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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

scikit-learn

scikit-learnは、Pythonで使用できるオープンソースプロジェクトの機械学習用ライブラリです。多くの機械学習アルゴリズムが実装されていますが、どのアルゴリズムも同じような書き方で利用できます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Datetime64[ns]で日付を取得したが、線形回帰のfitでTypeErrorが発生する

Rooibosgood

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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

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投稿2021/06/17 07:58

Datetime64[ns]で日付を取得したが、線形回帰のfitでTypeErrorが発生する

CSVの日付データをdatetime64[ns]型で読み込んだのですが、線形回帰のfit時にエラーが発生します。
線形回帰では、datetime64[ns]型は使えないのでしょうか?
解決策があれば、教えていただきたいと考えております。

日付データを文字列として読み込んだ場合は、fit時にエラーが出ません。

Python

1# 日付をdatetime型で取得 2train=pd.read_csv("./train.csv", parse_dates=[0]) # 日付をdatetime型で取得 3test=pd.read_csv("./test.csv", parse_dates=[0]) 4submit_sample=pd.read_csv("./sample_submit.csv", header=None) 5 6df = pd.concat([train, test], sort=False) 7df.info() 8df.head(10)

実行結果(日付をdatetime型で読み込めている。)
イメージ説明

線形回帰のFit

Python

1from sklearn.linear_model import LinearRegression 2lr = LinearRegression() 3 4lr.fit(X_train, y_train) # 線形モデルの重みを学習

エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-21-c639281fc274> in <module> 1 lr = LinearRegression() 2 ----> 3 lr.fit(X_train, y_train) # 線形モデルの重みを学習 C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py in fit(self, X, y, sample_weight) 516 accept_sparse = False if self.positive else ['csr', 'csc', 'coo'] 517 --> 518 X, y = self._validate_data(X, y, accept_sparse=accept_sparse, 519 y_numeric=True, multi_output=True) 520 C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py in _validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 431 y = check_array(y, **check_y_params) 432 else: --> 433 X, y = check_X_y(X, y, **check_params) 434 out = X, y 435 C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs) 61 extra_args = len(args) - len(all_args) 62 if extra_args <= 0: ---> 63 return f(*args, **kwargs) 64 65 # extra_args > 0 C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator) 812 raise ValueError("y cannot be None") 813 --> 814 X = check_array(X, accept_sparse=accept_sparse, 815 accept_large_sparse=accept_large_sparse, 816 dtype=dtype, order=order, copy=copy, C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs) 61 extra_args = len(args) - len(all_args) 62 if extra_args <= 0: ---> 63 return f(*args, **kwargs) 64 65 # extra_args > 0 C:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 538 539 if all(isinstance(dtype, np.dtype) for dtype in dtypes_orig): --> 540 dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) 541 542 if dtype_numeric: <__array_function__ internals> in result_type(*args, **kwargs) TypeError: The DTypes <class 'numpy.dtype[float64]'> and <class 'numpy.dtype[datetime64]'> do not have a common DType. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`.

実行環境

Python 3.8
Jupyter notebook(anaconda)

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