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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。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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。

Q&A

9回答

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KeyError: "None of [Int64...'int64')] are in the [columns]"

smart-material

総合スコア12

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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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投稿2021/12/10 04:54

前提・実現したいこと

KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]")
KeyError: "None of [Int64Index([6, 0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')] are in the [columns]"
というエラーが発生し、解決したく思います。

発生している問題・エラーメッセージ

Using TensorFlow backend. I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally /home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:471: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) /home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:472: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) /home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:473: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) /home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:474: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) /home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:475: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:910] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:885] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 1070 major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.7085 pciBusID 0000:01:00.0 Total memory: 7.92GiB Free memory: 7.44GiB I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0 I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916] 0: Y I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0) 640/640 [==============================] - 2s 640/640 [==============================] - 1s 640/640 [==============================] - 1s 640/640 [==============================] - 2s 640/640 [==============================] - 2s 640/640 [==============================] - 1s 640/640 [==============================] - 2s 640/640 [==============================] - 1s 640/640 [==============================] - 1s 640/640 [==============================] - 1s Traceback (most recent call last): File "9.py", line 306, in <module> run_test('9_Layer_CNN', epoch1, epoch2) File "9.py", line 266, in run_test result1 = result1.loc[:,[6, 0, 1, 2, 3, 4, 5]] File "/home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 873, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "/home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 1055, in _getitem_tuple return self._getitem_tuple_same_dim(tup) File "/home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 750, in _getitem_tuple_same_dim retval = getattr(retval, self.name)._getitem_axis(key, axis=i) File "/home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 1099, in _getitem_axis return self._getitem_iterable(key, axis=axis) File "/home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 1037, in _getitem_iterable keyarr, indexer = self._get_listlike_indexer(key, axis, raise_missing=False) File "/home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 1254, in _get_listlike_indexer self._validate_read_indexer(keyarr, indexer, axis, raise_missing=raise_missing) File "/home/a/libraries/anaconda3/envs/main/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 1298, in _validate_read_indexer raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Int64Index([6, 0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')] are in the [columns]"

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zeeshan

2023/12/28 08:39

⚪︎⚪︎の方法で解決できると思いますがいかがでしょうか? もし解決手段や方法に制限などがあれば教えてください。
guest

回答9

0

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投稿2023/10/09 05:58

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エラーメッセージから察するに、

File "9.py", line 266, in run_test result1 = result1.loc[:,[6, 0, 1, 2, 3, 4, 5]]

loc ではなく iloc を使うのではないでしょうか。

python

1 result1 = result1.iloc[:,[6, 0, 1, 2, 3, 4, 5]]

投稿2021/12/10 05:02

melian

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