Q&A
pandas.DataFrame.std() と pandas.DataFrame.mean() には numeric_only というキーワードオプションがありますので、それを指定するとよいかもしれません。
student_data_math.std(ddof = 0, numeric_only=True) / student_data_math.mean(numeric_only=True)
実現したいこと
データのすべての列の変動係数を○○/○○という形のコードで表示したい。
「student_data_math.std(ddof = 0) / student_data_math.mean()」
上記のコードを入力したところエラーがでました。
教材で用意されているデータなので、できる限りデータに変更を加えずに解決したいです。
発生している問題・分からないこと
おそらくデータ内に含まれる文字列をfloatに変換できない状態です。
データにはschool,sex,addressなど文字列が含まれるデータの列があり、school列のデータにエラーに表示されている"GP"というでーたが格納されています。
教材のコードをそのまま実行したのですがエラーが出てしまいます。
教材の回答では、自動的に文字列が含まれるデータ列（schoolなど）を除く、データ型float64の列の結果だけが表示されています。
列を一つ一つ指定する方法以外で、文字列が含まれるデータ以外を一気に表示する方法はありますか。
エラーメッセージ
error
1--------------------------------------------------------------------------- 2ValueError Traceback (most recent call last) 3File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py:85, in disallow.__call__.<locals>._f(*args, **kwargs) 4 84 try: 5---> 85 return f(*args, **kwargs) 6 86 except ValueError as e: 7 87 # we want to transform an object array 8 88 # ValueError message to the more typical TypeError 9 89 # e.g. this is normally a disallowed function on 10 90 # object arrays that contain strings 11 12File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py:147, in bottleneck_switch.__call__.<locals>.f(values, axis, skipna, **kwds) 13 146 else: 14--> 147 result = alt(values, axis=axis, skipna=skipna, **kwds) 15 149 return result 16 17File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py:1013, in nanvar(values, axis, skipna, ddof, mask) 18 1007 # xref GH10242 19 1008 # Compute variance via two-pass algorithm, which is stable against 20 1009 # cancellation errors and relatively accurate for small numbers of 21 1010 # observations. 22 1011 # 23 1012 # See https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithms_for_calculating_variance 24-> 1013 avg = _ensure_numeric(values.sum(axis=axis, dtype=np.float64)) / count 25 1014 if axis is not None: 26 27File ~\anaconda3\Lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:49, in _sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial, where) 28 47 def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False, 29 48 initial=_NoValue, where=True): 30---> 49 return umr_sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial, where) 31 32ValueError: could not convert string to float: 'GP' 33 34The above exception was the direct cause of the following exception: 35 36TypeError Traceback (most recent call last) 37Cell In[86], line 1 38----> 1 student_data_math.std(ddof = 0) 39 40File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:11748, in DataFrame.std(self, axis, skipna, ddof, numeric_only, **kwargs) 41 11739 @doc(make_doc("std", ndim=2)) 42 11740 def std( 43 11741 self, 44 (...) 45 11746 **kwargs, 46 11747 ): 47> 11748 result = super().std(axis, skipna, ddof, numeric_only, **kwargs) 48 11749 if isinstance(result, Series): 49 11750 result = result.__finalize__(self, method="std") 50 51File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py:12358, in NDFrame.std(self, axis, skipna, ddof, numeric_only, **kwargs) 52 12350 def std( 53 12351 self, 54 12352 axis: Axis | None = 0, 55 (...) 56 12356 **kwargs, 57 12357 ) -> Series | float: 58> 12358 return self._stat_function_ddof( 59 12359 "std", nanops.nanstd, axis, skipna, ddof, numeric_only, **kwargs 60 12360 ) 61 62File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py:12322, in NDFrame._stat_function_ddof(self, name, func, axis, skipna, ddof, numeric_only, **kwargs) 63 12319 elif axis is lib.no_default: 64 12320 axis = 0 65> 12322 return self._reduce( 66 12323 func, name, axis=axis, numeric_only=numeric_only, skipna=skipna, ddof=ddof 67 12324 ) 68 69File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:11562, in DataFrame._reduce(self, op, name, axis, skipna, numeric_only, filter_type, **kwds) 70 11558 df = df.T 71 11560 # After possibly _get_data and transposing, we are now in the 72 11561 # simple case where we can use BlockManager.reduce 73> 11562 res = df._mgr.reduce(blk_func) 74 11563 out = df._constructor_from_mgr(res, axes=res.axes).iloc[0] 75 11564 if out_dtype is not None and out.dtype != "boolean": 76 77File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py:1500, in BlockManager.reduce(self, func) 78 1498 res_blocks: list[Block] = [] 79 1499 for blk in self.blocks: 80-> 1500 nbs = blk.reduce(func) 81 1501 res_blocks.extend(nbs) 82 1503 index = Index([None]) # placeholder 83 84File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py:404, in Block.reduce(self, func) 85 398 @final 86 399 def reduce(self, func) -> list[Block]: 87 400 # We will apply the function and reshape the result into a single-row 88 401 # Block with the same mgr_locs; squeezing will be done at a higher level 89 402 assert self.ndim == 2 90--> 404 result = func(self.values) 91 406 if self.values.ndim == 1: 92 407 res_values = result 93 94File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:11481, in DataFrame._reduce.<locals>.blk_func(values, axis) 95 11479 return np.array([result]) 96 11480 else: 97> 11481 return op(values, axis=axis, skipna=skipna, **kwds) 98 99File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py:147, in bottleneck_switch.__call__.<locals>.f(values, axis, skipna, **kwds) 100 145 result = alt(values, axis=axis, skipna=skipna, **kwds) 101 146 else: 102--> 147 result = alt(values, axis=axis, skipna=skipna, **kwds) 103 149 return result 104 105File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py:950, in nanstd(values, axis, skipna, ddof, mask) 106 947 orig_dtype = values.dtype 107 948 values, mask = _get_values(values, skipna, mask=mask) 108--> 950 result = np.sqrt(nanvar(values, axis=axis, skipna=skipna, ddof=ddof, mask=mask)) 109 951 return _wrap_results(result, orig_dtype) 110 111File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\nanops.py:92, in disallow.__call__.<locals>._f(*args, **kwargs) 112 86 except ValueError as e: 113 87 # we want to transform an object array 114 88 # ValueError message to the more typical TypeError 115 89 # e.g. this is normally a disallowed function on 116 90 # object arrays that contain strings 117 91 if is_object_dtype(args[0]): 118---> 92 raise TypeError(e) from e 119 93 raise 120 121TypeError: could not convert string to float: 'GP'
該当のソースコード
student_data_math.std(ddof = 0) / student_data_math.mean()
試したこと・調べたこと
- teratailやGoogle等で検索した
- ソースコードを自分なりに変更した
- 知人に聞いた
- その他
上記の詳細・結果
力不足により解決できませんでした。
補足
特になし
回答1件
0
ベストアンサー
select_dtypes() を使って数値カラムだけを抜き出すのはどうでしょうか。
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.select_dtypes.html
python
1num_data = student_data_math.select_dtypes(include='number') 2num_data.std(ddof=0) / num_data.mean()
pipe() を使って一つの式にまとめると下記のようになります。
python
1student_data_math.select_dtypes(include='number') \ 2 .pipe(lambda df: df.std(ddof=0) / df.mean())
追記
mean()とstd()しか計算しないなら、numeric_only=Trueを指定して数値カラムだけを計算するようにしてもよいと思います。
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.mean.html
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.std.html
python
1student_data_math.std(ddof=0, numeric_only=True) / student_data_math.mean(numeric_only=True)
投稿2024/09/02 07:10
編集2024/09/02 07:18
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