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[英]Is it possible to apply sklearn.preprocessing.LabelEncoder() on a 2D list?
[英]sklearn.preprocessing.LabelEncoder TypeError on data set
有14列數據和大約1,011,052行。 讀取CSV時,將跳過大約十行(錯誤是:錯誤標記數據。C錯誤:<...>行中應有14個字段,看到15個)。 使用data.apply(LabelEncoder().fit_transform)
將字符串轉換為浮點數,以供scikit-learn.fit(...)
。 建議在此處使用data.apply(LabelEncoder().fit_transform)
( https://stackoverflow.com/a/31939145/2178774 )。 ( 編輯:請注意,670是第一個值。)
data = pd.read_csv('./dm.csv',error_bad_lines=False)
print(X.shape,y.shape)
(1011052, 13) (1011052, 1)
data.apply(LabelEncoder().fit_transform)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-18-9734848fb589> in <module>()
19 # y is now: array([2, 0, 1, 3, 2, 0, 1, 3])
20
---> 21 data.apply(LabelEncoder().fit_transform)
22 # TypeError: ("'>' not supported between instances of 'int' and 'str'", 'occurred at index 670')
23
/usr/lib64/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, args, **kwds)
4358 f, axis,
4359 reduce=reduce,
-> 4360 ignore_failures=ignore_failures)
4361 else:
4362 return self._apply_broadcast(f, axis)
/usr/lib64/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures, reduce)
4454 try:
4455 for i, v in enumerate(series_gen):
-> 4456 results[i] = func(v)
4457 keys.append(v.name)
4458 except Exception as e:
/usr/lib64/python3.6/site-packages/sklearn/preprocessing/label.py in fit_transform(self, y)
110 """
111 y = column_or_1d(y, warn=True)
--> 112 self.classes_, y = np.unique(y, return_inverse=True)
113 return y
114
/usr/lib64/python3.6/site-packages/numpy/lib/arraysetops.py in unique(ar, return_index, return_inverse, return_counts)
209
210 if optional_indices:
--> 211 perm = ar.argsort(kind='mergesort' if return_index else 'quicksort')
212 aux = ar[perm]
213 else:
TypeError: ("'>' not supported between instances of 'int' and 'str'", 'occurred at index 670')
編輯:在read_csv
有以下輸出: /usr/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2717: DtypeWarning: Columns (0) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
/usr/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2717: DtypeWarning: Columns (0) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)
編輯:向read_csv添加了dtype = {...},現在導致類型錯誤: TypeError: ("'>' not supported between instances of 'str' and 'int'", 'occurred at index 0')
。
data = pd.read_csv('./dm.csv',error_bad_lines=False,header=None,dtype={
0: np.dtype('u8'), # 64-bit unsigned integer
1: np.dtype('u4'), # 32-bit unsigned integer
2: np.dtype('U'), # unicode
3: np.dtype('U'), # unicode
4: np.dtype('U'), # unicode
5: np.dtype('U'), # unicode
6: np.dtype('u2'), # 16-bit unsigned integer
7: np.dtype('U'), # unicode
8: np.dtype('U'), # unicode
9: np.dtype('f2'), # 16-bit floating point
10:np.dtype('U'), # unicode
11:np.dtype('U'), # unicode
12:np.dtype('f4'), # 32-bit floating point
13:np.dtype('U') # unicode
})
編輯:使用兩行數據時發生類型錯誤。 它出現在第八列。 第1列第8列為“ GHI789”。 第2行第8列為“ NaN”。
X = data.iloc[0:2,0:14]
print(X)
print('--------')
for col in X.columns:
print(col)
print(X.dtypes[col])
if X.dtypes[col] == "object":
le = LabelEncoder()
le.fit_transform(X[col])
X[col] = le.transform(X[col])
輸出:
0 1 2 \
0 100 138.0 2017-12-31
1 101 13.0 2017-12-31
3 4 \
0 Title1 ABC123
1 Title2 ABC123
5 6 7 \
0 User1 0.0 DEF456
1 User2 0.0 DEF456
8 9 10 \
0 GHI789 0.0 XYZ123
1 NaN 0.0 XYZ123
11 12 13
0 Title11 0.0 NaN
1 Title22 0.0 NaN
--------
0
object
1
float64
2
object
3
object
4
object
5
object
6
float64
7
object
8
object
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-70-c94173863fd7> in <module>()
29 if X.dtypes[col] == "object":
30 le = LabelEncoder()
---> 31 le.fit_transform(X[col])
32 X[col] = le.transform(X[col])
/usr/lib64/python3.6/site-packages/sklearn/preprocessing/label.py in fit_transform(self, y)
110 """
111 y = column_or_1d(y, warn=True)
--> 112 self.classes_, y = np.unique(y, return_inverse=True)
113 return y
114
/usr/lib64/python3.6/site-packages/numpy/lib/arraysetops.py in unique(ar, return_index, return_inverse, return_counts)
209
210 if optional_indices:
--> 211 perm = ar.argsort(kind='mergesort' if return_index else 'quicksort')
212 aux = ar[perm]
213 else:
TypeError: '>' not supported between instances of 'float' and 'str'
編輯: 解決方案?: “ NaN”與字符串混合是一個問題。 解決方案是用空字符串替換“ NaN”。 例如: data = data.replace(np.nan, '', regex=True)
。
編輯:剛注意到第9列有兩個問題。一:大約兩百行是空字符串,導致str浮動問題。 二:另一個大集合是str“ 0”,它被解析為int或str,再次導致str浮動問題。 在第二種情況下,解決方法是執行以下操作: data[9] = data[9].replace('^0$', 0.0, regex=True)
。
if train[col].dtype == 'object':
train[col] = train[col].fillna(train[col].mode().iloc[0])
您可以通過用此列中的平均值替換來填充此類NaN值。 我認為這將解決錯誤。
我有同樣的問題,但是給出的解決方案並沒有消除錯誤。 我發現的解決方案是在應用LabelEncoder之前將列轉換為str:train [col] = train [col] .astype('str')。 這使所有內容都具有相同的類型並消除了錯誤。 我什至不認為您需要替換NaN。
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