缩放数据的 Fit_transform 方法会引发值错误。 请帮我解决它

Question

我正在从一本书中从头开始学习机器学习。 如果这是一个幼稚的问题或已经在这里讨论过的问题，我很抱歉。 我在这里查看了其他各种类似的帖子，并了解到我需要使用标签编码器来解决这个问题，但我不确定如何对标签编码器进行编码，希望这里有人能帮助我。 我非常感谢您的时间和您在这方面的帮助。

代码：

housing_feature_engineered = pd.read_csv("todaytest.csv")
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
housing_scaled = scaler.fit_transform(housing_feature_engineered)
housing_scaled

输出：

ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'INLAND'

Answer 1

您只能将数值输入到 StandardScaler 函数。 您收到此错误是因为数据包含字符串表达式。

问题的解决方案：

• 有一个示例数据框-->>> df_example

• 您想缩放数据框中的 ex_column_name 列。 现在您需要消除此 df 中包含的字符串表达式。

• 基于您给出的示例的解决方案（这里我们删除包含“INLAND”的行）：

  df_example=df_example[df_example["ex_column_name"]!='INLAND']

现在你可以扩展你的数据了:)