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初学者のかゆいところに手が届く素晴らしい動画ありがとうございます！本当に助かります。
ありがとうございます！
いつもありがとうございます。これからもクオリティの高い動画作成を目指して行きますので、今後ともよろしくお願いします！
@@nishimaki 様、ご返信、ありがとうございます。恐縮です。さりげない一言やポイントを押さえたご説明、大変、勉強になります。また、独特の和やかな雰囲気が見やすいです。いつもありがとうございます♪
とても分かりやすくて、実際に書きながら拝見しています。シリーズ大変楽しみにしています！
嬉しいコメントありがとうございます！今後ともよろしくお願いします！
ありがとう
わかりやすくて、敬遠してた学習がめちゃくちゃ捗り出しました😂
嬉しいコメントありがとうございます！
めちゃくちゃわかりやすかったです。melt、こんなのあったんですね（僕はその”一部の方”です）。これもっと早く知りたかったです…。うっかり間違えたところもそのまま編集をかけずに流してくれているのが、すごい参考になりますし、ライブ感があって楽しかったです。
嬉しいコメントありがとうございます。meltは使う方には大変重宝するメソッドですね。折角ならエラーを取る作業も含めリアルなコーディングの姿を見てもらおうと、うっかり間違いも敢えて残しています笑
33:04 第2部 条件ごとのデータ集計にて、meanの（）の中にnumeric_only=Trueを入れないとエラーを吐くんですけど、何が違うんでしょう。
DataFrame内に数値以外（string型、datetime型など）の列が含まれている場合、Pandasのバージョンによってはエラーが発生することがあるようです。
一緒に手を動かしながらPandasの使い方がよくわかりました。特に結合パターンで混乱することが多かったので助かりました。※CSVダウンロードリンク先に「sectionNo.csv」がありません！mergeできません！
ご視聴ありがとうございます！ファイル不足、失礼しました。。。先ほど追加しました！
ファイルダウンロードできました！ありがとうございます！
必修の科目でPythonの回帰分析くらい一人でにできるようになっとけと言われたので学んでいます😂つまらなかったプログラミングが分かりやすくて、なんとなく楽しいです。
少しでもお役に立てましたら嬉しいです^ ^
凄くわかりやすいです！ありがとうございます！！1点質問です。jupyter labを使用しているのですが27分あたりでご解説頂いているcvsに書き出処理の際にダウンロードしたデータが文字化けしてしまうのですが解決方法はありますでしょうか。
こちらこそご視聴ありがとうございます！ご使用のOSなどにもよりますが、df_XXX.to_csv("XXX.csv",encoding="shift_jis")のように、encodingという引数に文字コードを指定すると直るかも知れません。お試しください。
【CSVダウンロード＆ソースコードのコピペ用ページ】のリンク先にファイルがないような？？
ごめんなさい、アップロードできておりませんでした。。。先ほど対応しましたので、ご確認ください。ご連絡ありがとうございました！
すいません、なぜかコードは間違えてはいないんですがcsvファイルが開けないです。原因がわからないのでよければ教えて欲しいです
「開けない」というのはread_csvメソッドが使用できないという事でしょうか？エラー内容を貼っていただければ分かるかもしれません。
先生こんにちは。Physonの基礎の動画に感動し、昨日に引き続き勉強させていただいております。こんなに素晴らしい動画を無料で提供してくださりありがとうございます！！1か所どうしてもエラーが出てくる箇所があり教えていただけないでしょうか？先生の動画通りに打ち込んでも私の画面では２ページくらいのエラーが出てきます。。。2. 条件ごとのデータ集計df_enq.groupby("性別").mean()と打つとTypeError Traceback (most recent call last)File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py:1874, in GroupBy._agg_py_fallback(self, how, values, ndim, alt) 1873 try:-> 1874 res_values = self.grouper.agg_series(ser, alt, preserve_dtype=True) 1875 except Exception as err:から始まり２ページくらい続き以下のメッセージで終わりますTypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]関係あるのかわからないのですが、df_enq.groupbyで止めるとエラーは出ないのですがseries形式出てきてしまいます。お忙しいところ恐縮ですがアドバイス頂けると助かります。
こんにちは、こちらこそご視聴ありがとうございます。PythonやPandasのバージョンによって同じコードでも挙動が異なることがあり、一概に言えない所ではあるのですが"Dataframeに数値以外のデータがある"場合のエラーが出ている可能性があります。解決案としてはdf_enq.groupby("性別").mean(numeric_only=True)という形にして、数値の列だけで計算させるように指示を入れるか、もしくは下記サイトなどをご参考にpandasのバージョンアップをすると動くようになるかもしれません。machine-learning-skill-up.com/knowledge/pandas%E3%82%92%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%89%88%E3%81%AB%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%87%E3%83%BC%E3%83%88%EF%BC%9A%E6%89%8B%E9%A0%86%E3%81%A8%E6%B3%A8%E6%84%8F%E7%82%B9%E3%82%92%E8%A7%A3%E8%AA%AC
@@nishimaki ご多忙の中ご教授下さり恐縮です！！ありがとうございます。アドバイス通り(numeric_only=True)を入れたら表示されました！！ バージョンアップのやり方のサイトも共有ありがとうございます。定期的にアップデートしてみます。質問しておきながらまさか答えて頂けるなんて思っていなかったので感激です！ ありがとうございました。
こちらこそありがとうございます！ 大変励みになります！！
初学者のかゆいところに手が届く素晴らしい動画ありがとうございます！本当に助かります。
ありがとうございます！
いつもありがとうございます。これからもクオリティの高い動画作成を目指して行きますので、今後ともよろしくお願いします！
@@nishimaki 様、
ご返信、ありがとうございます。
恐縮です。
さりげない一言やポイントを押さえたご説明、大変、勉強になります。
また、独特の和やかな雰囲気が見やすいです。
いつもありがとうございます♪
とても分かりやすくて、実際に書きながら拝見しています。
シリーズ大変楽しみにしています！
嬉しいコメントありがとうございます！今後ともよろしくお願いします！
ありがとう
わかりやすくて、敬遠してた学習がめちゃくちゃ捗り出しました😂
嬉しいコメントありがとうございます！
めちゃくちゃわかりやすかったです。
melt、こんなのあったんですね（僕はその”一部の方”です）。これもっと早く知りたかったです…。
うっかり間違えたところもそのまま編集をかけずに流してくれているのが、すごい参考になりますし、ライブ感があって楽しかったです。
嬉しいコメントありがとうございます。meltは使う方には大変重宝するメソッドですね。折角ならエラーを取る作業も含めリアルなコーディングの姿を見てもらおうと、うっかり間違いも敢えて残しています笑
33:04 第2部 条件ごとのデータ集計にて、meanの（）の中にnumeric_only=Trueを入れないとエラーを吐くんですけど、何が違うんでしょう。
DataFrame内に数値以外（string型、datetime型など）の列が含まれている場合、Pandasのバージョンによってはエラーが発生することがあるようです。
一緒に手を動かしながらPandasの使い方がよくわかりました。
特に結合パターンで混乱することが多かったので助かりました。
※CSVダウンロードリンク先に「sectionNo.csv」がありません！mergeできません！
ご視聴ありがとうございます！
ファイル不足、失礼しました。。。先ほど追加しました！
ファイルダウンロードできました！
ありがとうございます！
必修の科目でPythonの回帰分析くらい一人でにできるようになっとけ
と言われたので学んでいます😂
つまらなかったプログラミングが分かりやすくて、なんとなく楽しいです。
少しでもお役に立てましたら嬉しいです^ ^
凄くわかりやすいです！
ありがとうございます！！
1点質問です。
jupyter labを使用しているのですが27分あたりでご解説頂いているcvsに書き出処理の際にダウンロードしたデータが文字化けしてしまうのですが解決方法はありますでしょうか。
こちらこそご視聴ありがとうございます！
ご使用のOSなどにもよりますが、
df_XXX.to_csv("XXX.csv",encoding="shift_jis")
のように、encodingという引数に文字コードを指定すると直るかも知れません。お試しください。
【CSVダウンロード＆ソースコードのコピペ用ページ】のリンク先にファイルがないような？？
ごめんなさい、アップロードできておりませんでした。。。先ほど対応しましたので、ご確認ください。ご連絡ありがとうございました！
すいません、なぜかコードは間違えてはいないんですがcsvファイルが開けないです。原因がわからないのでよければ教えて欲しいです
「開けない」というのはread_csvメソッドが使用できないという事でしょうか？
エラー内容を貼っていただければ分かるかもしれません。
先生こんにちは。Physonの基礎の動画に感動し、昨日に引き続き勉強させていただいております。
こんなに素晴らしい動画を無料で提供してくださりありがとうございます！！
1か所どうしてもエラーが出てくる箇所があり教えていただけないでしょうか？
先生の動画通りに打ち込んでも私の画面では２ページくらいのエラーが出てきます。。。
2. 条件ごとのデータ集計
df_enq.groupby("性別").mean()
と打つと
TypeError Traceback (most recent call last)
File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py:1874, in GroupBy._agg_py_fallback(self, how, values, ndim, alt)
1873 try:
-> 1874 res_values = self.grouper.agg_series(ser, alt, preserve_dtype=True)
1875 except Exception as err:
から始まり２ページくらい続き以下のメッセージで終わります
TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]
関係あるのかわからないのですが、
df_enq.groupbyで止めるとエラーは出ないのですが
series形式出てきてしまいます。
お忙しいところ恐縮ですがアドバイス頂けると助かります。
こんにちは、こちらこそご視聴ありがとうございます。
PythonやPandasのバージョンによって同じコードでも挙動が異なることがあり、一概に言えない所ではあるのですが"Dataframeに数値以外のデータがある"場合のエラーが出ている可能性があります。
解決案としては
df_enq.groupby("性別").mean(numeric_only=True)
という形にして、数値の列だけで計算させるように指示を入れるか、
もしくは下記サイトなどをご参考にpandasのバージョンアップをすると動くようになるかもしれません。
machine-learning-skill-up.com/knowledge/pandas%E3%82%92%E6%9C%80%E6%96%B0%E7%89%88%E3%81%AB%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%87%E3%83%BC%E3%83%88%EF%BC%9A%E6%89%8B%E9%A0%86%E3%81%A8%E6%B3%A8%E6%84%8F%E7%82%B9%E3%82%92%E8%A7%A3%E8%AA%AC
@@nishimaki ご多忙の中ご教授下さり恐縮です！！ありがとうございます。
アドバイス通り(numeric_only=True)を入れたら表示されました！！ バージョンアップのやり方のサイトも共有ありがとうございます。定期的にアップデートしてみます。質問しておきながらまさか答えて頂けるなんて思っていなかったので感激です！ ありがとうございました。
ありがとうございます！
ありがとうございます！
こちらこそありがとうございます！ 大変励みになります！！