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2019/11/14 03:50

投稿

YM_anoahiro
YM_anoahiro

スコア21

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -5,6 +5,10 @@
5
5
  教科書に沿ってプログラミングを組んでいます
6
6
 
7
7
  そのなかで教科書通りに打ち込んでも出来ない箇所がありました。
8
+
9
+ また、Macを使用しています。
10
+
11
+ 使用している教科書は「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」です
8
12
 
9
13
 
10
14
 
@@ -48,8 +52,6 @@
48
52
 
49
53
  ### 該当のソースコード
50
54
 
51
- 「」内は実行結果です。
52
-
53
55
  ```python3
54
56
 
55
57
  import numpy as np
@@ -74,9 +76,9 @@
74
76
 
75
77
  %precision 3
76
78
 
77
- '%.3f'
79
+ #'%.3f'
78
80
 
79
- (教科書に書いてあるとおりに記述しているため不要なimport文があるかもですがあしからず)
81
+
80
82
 
81
83
  import requests,zipfile
82
84
 
@@ -90,7 +92,7 @@
90
92
 
91
93
 
92
94
 
93
- ***********1以下の部分にエラーメッセージが出てします
95
+ #***********1以下の部分にエラーメッセージが出てします
94
96
 
95
97
  #取得したデータをDATAFrameオブジェクトとして読み込み
96
98
 
@@ -106,7 +108,7 @@
106
108
 
107
109
  'stroke','compression-ratio','horsepower','peak-rpm','city-mpg','higtway-mpg','price']
108
110
 
109
- ***************
111
+ #***************
110
112
 
111
113
  #それぞれのカラムに?が何個あるかをカウント
112
114
 
@@ -114,7 +116,9 @@
114
116
 
115
117
  auto.isin(['?']).sum()
116
118
 
119
+ '''
120
+
117
- 25 4
121
+ 25 4
118
122
 
119
123
  21 2
120
124
 
@@ -122,11 +126,13 @@
122
126
 
123
127
  12 0
124
128
 
125
- dtype: int64
129
+ dtype: int64
130
+
131
+ '''
126
132
 
127
133
 
128
134
 
129
- そのため、無理矢理数字のままでとりあえず作業することにしたのですが、
135
+ #そのため、無理矢理数字のままでとりあえず作業することにしたのですが、
130
136
 
131
137
 
132
138
 
@@ -136,13 +142,15 @@
136
142
 
137
143
  print('自動車データの形式:{}'.format(auto.shape))
138
144
 
139
- 自動車データの形式:(199, 4)
145
+ #自動車データの形式:(199, 4)
140
146
 
141
147
 
142
148
 
143
149
  print('データ型の確認(型変換前)\n{}\n'.format(auto.dtypes))
144
150
 
151
+ '''
152
+
145
- データ型の確認(型変換前)
153
+ データ型の確認(型変換前)
146
154
 
147
155
  25 object
148
156
 
@@ -152,11 +160,13 @@
152
160
 
153
161
  12 float64
154
162
 
155
- dtype: object
163
+ dtype: object
164
+
165
+ '''
156
166
 
157
167
 
158
168
 
159
- ***********2 教科書の本来カラム名が入る場所を数字に置き換えたところ、上手くいきませんでした
169
+ #***********2 教科書の本来カラム名が入る場所を数字に置き換えたところ、上手くいきませんでした
160
170
 
161
171
  auto=auto.assign(25=pd.to_numeric(auto.25))
162
172
 
@@ -164,7 +174,7 @@
164
174
 
165
175
  print('データ型の確認(型変換後)\n{}\n'.format(auto.dtypes))
166
176
 
167
- ************
177
+ #************
168
178
 
169
179
  ```
170
180