他のインポートはどうでしょうか。
pandas のバージョンアップ、再インストールなどで直る可能性がありますのでまずは試してください。
また、pandas は初期状態でインストールされているはずですが、他のものでされていないのもあるのでそれはインストールをお願いします。

• スクレイピング中のエラー
  df の append が将来のバージョンで使えなくなるということですね。
  書いてある通りconcat に変更しようと思います。
  今回のように、出力に問題のないエラーが煩わしいときは

import warnings
warnings.simplefilter('ignore')

で非表示に出来ます。

• 馬番、勝率、複勝率の乗った表を出力する
  勝率・複勝率にわけるには、結構なコード改修か必要でして、総合的な偏差値のみなら簡単なんですが、それでもよろしいでしょうか。

そうです！

すみません、まだ追加しておりませんでした。
発展編のほうに入れますので、少々お待ち下さい。

データが増えれば精度が上がることはあります。ただ、競馬においては、傾向が変わりすぎて古いデータは参考にならない可能性があります。長くても5年程度で十分だと思っています。

発展編チャプター3に追加しました!

最後の1行

pred_output(df_results, test, pred_table, model_list)

を書き換えてください。

馬場状態や馬体重が出ていないとエラーになります。
馬体重はレース約1時間前に発表されるのでその後が望ましいです。
前日に予想するなら、該当項目を除いたモデルにするか、適当な値で埋める方法が考えられます。

(こちらのコミュニティは購入者以外も見られますので、できればソースコードの過度な露出は避けていただきたいです)

返信ありがとうございます。
ソースコード削除しました。

更新する際は last_race_id の数値を変更して実行してください。

私の方では同様の現象は確認できませんでした。
nanになる理由として、標準偏差が0になって0除算でnanになっているというのが考えられます。
いちど、

pred_table['偏差値'] = (50+(pred_table['偏差値'] - pred_table['偏差値'].mean()) / pred_table['偏差値'].std(ddof=0)*10).round(1).astype(str)

の一行をコメントアウトして実行してみたらどうなるか教えてください。

ありがとうございます。

pred_table = preprocessing_pred(df_pred, df_for_add, df_for_encode)

で作成している pred_table の中身はどうなっているか比較してみてください。

どうやら、未来のレースを予想するときに正規化がうまくいっていないようです。
processing_pred 関数の

# いちど過去データと合わせる
    if any(df_for_add.index.isin(df.index)):
#中略
    df = df_all.loc[df.index.unique()]

のあたりにコード違いがないかご確認ください。

レースIDのリストを作成するところで同名のtimeがあり、整数型に置き換わってしまっているみたいです。
構造上の欠陥ですので修正します。

レースIDのリストを作成するコードのfor文の
time を kai に替えました。こちらで再実行をお願いします。

ありがとうございます！実行できました

修正が入った時のことを考え、現在はしておりません。検討したいと思います。

そうですね、私は独自に変更を加えていますし、全く同じモデルになることは無いと思います。

やはり自分なりにカスタマイズしてこそのモデルなのですね。
ありがとうございます。

自動で取得するのはまた別の技術が必要になります。余裕があれば追加しますが、現状は労力に対するリターンが少ないと考え導入にはいたっていません。

偏差値のコードは発展編に載せています。

ありがとうございます！発展編購入しました

コメントありがとうございます。
回帰分析は扱っています。
位置取りや上りタイムの予想などに回帰分析を使用しています。

返信ありがとうございます！
購入させていただきました。今後本を基に勉強していきますが、わからない箇所があった際はご教示いただけると幸いです。