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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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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。

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データ同士の計算とグラフ化

Pykai

総合スコア3

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投稿2023/01/27 11:31

編集2023/01/28 15:16

実現したいこと

データ同士で計算しグラフを表示させる。

・エラーメッセージ

ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

該当のソースコード

python

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jbpb0

2023/01/27 11:49

質問に記載のエラーメッセージよりも上に「Traceback」と書かれてたら、そこから下をできるだけ省略せずに質問に記載してください (ここに書くのではなく、質問を編集して追記する) ユーザー名等の個人情報は伏せ字でいいですが、それ以外はできるだけそのまま記載してください
Pykai

2023/01/27 11:53

すいません、気を付けます
melian

2023/01/27 12:11

import numpy as np いったん、データフレームに読み込んで、NaN や Infinity が含まれている行を削除すればよいかもしれません。 df = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0,1,2]) df = df[np.isfinite(df).all(axis=1)] x, y, z = df.T.values
Pykai

2023/01/27 12:23

四則演算するにはどうすればいいですか?
melian

2023/01/27 12:26

x, y, z には nan や infinity が取り除かれたデータが入っていますので、 c = x * z 以降は変更しなくてもそのままで問題ないかと思います。
Pykai

2023/01/27 13:15

x,y,z以外にももっとデータを増やして計算する方法がありますか?
melian

2023/01/27 13:24

その場合は usecols に列番号を追加します。(1,2,3,9,10列目を読み込み) df = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0,1,2,8,10])
Pykai

2023/01/27 13:44

試しに1つデータを増やしたところエラーが起きてしまいました。 df = df[np.isfinite(df).all(axis=1)] エラーメッセージ ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
melian

2023/01/27 13:53 編集

数値に変換できない文字列が含まれている列があるのだと思います。もしかして、カンマの3桁区切りになっている数値がありませんか?
Pykai

2023/01/27 13:57

データ調べたところカンマで3桁区切りになっていました。 カンマの区切りは変えずにエラーをなくすことは可能でしょうか。
melian

2023/01/27 14:03

read_csv と nan, infinite を落とす処理の間に replace の処理を追加してみて下さい。 df = pd.read_csv('NPBdata.csv', skiprows=5, header=None, usecols=[0,1,2]) df = df.replace(',', '', regex=True).astype(float) # これ df = df[np.isfinite(df).all(axis=1)]
guest

回答1

0

自己解決

df = df.replace(',', '', regex=True).astype(float) により思うようなプログラムができました。
ありがとうございました。

投稿2023/01/27 15:25

Pykai

総合スコア3

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