ValueError：無法將字符串轉換為float：' '

Question

我有一個（2M，23）維numpy數組X 它的dtype <U26 ，即26個字符的unicode字符串。

array([['143347', '1325', '28.19148936', ..., '61', '0', '0'],
   ['50905', '0', '0', ..., '110', '0', '0'],
   ['143899', '1325', '28.80434783', ..., '61', '0', '0'],
   ...,
   ['85', '0', '0', ..., '1980', '0', '0'],
   ['233', '54', '27', ..., '-1', '0', '0'],
   ['���', '�', '�����', ..., '�', '��', '���']], dtype='<U26')

當我將其轉換為float數據類型時，使用

X_f = X.astype(float)

我收到如上所述的錯誤。 我正在嘗試找到如何解決' '的字符串格式錯誤。

它是什么意思（它叫什么？），我該如何解決該錯誤？

編輯：關於如何讀取數據的信息：

導入相關包

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.functions import col

將數據集加載到pyspark數據框中

def loading_data(dataset):
    dataset=sql_sc.read.format('csv').options(header='true', inferSchema='true').load(dataset)
    # #changing column header name
    dataset = dataset.select(*[col(s).alias('Label') if s == ' Label' else s for s in dataset.columns])
    #to change datatype
    dataset=dataset.drop('External IP')
    dataset = dataset.filter(dataset.Label.isNotNull())
    dataset=dataset.filter(dataset.Label!=' Label')#filter Label from label
    print(dataset.groupBy('Label').count().collect())
    return dataset

# invoking
ds_path = '../final.csv'
dataset=loading_data(ds_path)

檢查數據集類型。

type(dataset)

pyspark.sql.dataframe.DataFrame

轉換為np數組

import numpy as np
np_dfr = np.array(data_preprocessing(dataset).collect())

分割特征和標簽

X = np_dfr[:,0:22]
Y = np_dfr[:,-1]

顯示X

>> X
array([['143347', '1325', '28.19148936', ..., '61', '0', '0'],
       ['50905', '0', '0', ..., '110', '0', '0'],
       ['143899', '1325', '28.80434783', ..., '61', '0', '0'],
       ...,
       ['85', '0', '0', ..., '1980', '0', '0'],
       ['233', '54', '27', ..., '-1', '0', '0'],
       ['���', '�', '�����', ..., '�', '��', '���']], dtype='<U26')

Answer 1

這意味着string（...）維度在圖中未固定，並且在運行調用之間可能會有所不同。問號符號表示tf.TensorShape Session.run或eval返回的任何張量都是NumPy數組。

>>> print(type(tf.Session().run(tf.constant([1,2,3]))))
<class 'numpy.ndarray'>

要么：

>>> sess = tf.InteractiveSession()
>>> print(type(tf.constant([1,2,3]).eval()))
<class 'numpy.ndarray'>

或者，等效地：

>>> sess = tf.Session()
>>> with sess.as_default():
>>>    print(type(tf.constant([1,2,3]).eval()))
<class 'numpy.ndarray'>

不 ）通過Session.run或EVAL（返回的任何張量是一個NumPy的陣列。 例如，稀疏張量作為SparseTensorValue返回：

>>> print(type(tf.Session().run(tf.SparseTensor([[0, 0]],[1],[1,2]))))
<class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensorValue'>

Answer 2

雖然不是最好的解決方案，但我通過將其轉換為pandas數據框並進行合作而獲得了一些成功。

程式碼片段

# convert X into dataframe
X_pd = pd.DataFrame(data=X)
# replace all instances of URC with 0 
X_replace = X_pd.replace('�',0, regex=True)
# convert it back to numpy array
X_np = X_replace.values
# set the object type as float
X_fa = X_np.astype(float)

輸入

array([['85', '0', '0', '1980', '0', '0'],
       ['233', '54', '27', '-1', '0', '0'],
       ['���', '�', '�����', '�', '��', '���']], dtype='<U5')

輸出

array([[ 8.50e+01,  0.00e+00,  0.00e+00,  1.98e+03,  0.00e+00,  0.00e+00],
       [ 2.33e+02,  5.40e+01,  2.70e+01, -1.00e+00,  0.00e+00,  0.00e+00],
       [ 0.00e+00,  0.00e+00,  0.00e+00,  0.00e+00,  0.00e+00,  0.00e+00]])