ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'Bad'

Posted 2023-03-12

【中文标题】ValueError：无法将字符串转换为浮点数：\'Bad\'

【英文标题】：ValueError: could not convert string to float: 'Bad'ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'Bad'

【发布时间】：2021-04-12 11:33:28

【问题描述】：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
df = pd.read_csv('CarSeats_Dataset.csv')
df=df.dropna()
dummies=pd.get_dummies(df[['ShelveLoc', 'Urban', 'US']])
X = df.drop('Sales',axis=1)
y = np.log(df['Sales'])
X_train, X_test , y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
regressor = DecisionTreeRegressor(random_state = 42) 
regressor.fit(X_train, y_train)

我试图预测销售额，但在尝试拟合回归量时出现错误： 我是这方面的初学者，我不知道如何解决它。有人可以帮我吗？

【问题讨论】：

如果是文本，您需要使用 tf idf、w2v 等将字符串值转换为向量嵌入。对于类别：一种热编码

【参考方案1】：

import pandas as pd

Data = 'Product': ['ABC','XYZ'],
          'Price': ['250','270']

df = pd.DataFrame(Data)
df['Price'] = df['Price'].astype(float)

print (df)
print (df.dtypes)

【讨论】：

考虑解释你的代码究竟做了什么，这不仅有助于 OP 和未来的读者，而且不仅仅是没有上下文的代码