Numpy 错误“无法将字符串转换为浮点数：'Illinois'”

Posted 2023-03-12

【中文标题】Numpy 错误“无法将字符串转换为浮点数：\'Illinois\'”

【英文标题】：Numpy Error "Could not convert string to float: 'Illinois'"Numpy 错误“无法将字符串转换为浮点数：'Illinois'”

【发布时间】：2018-06-03 16:16:06

【问题描述】：

我在 Google 表格中创建了下表并将其下载为 CSV 文件。

我的代码发布在下面。我真的不确定它在哪里失败。我试图逐行突出显示并运行代码，但它一直抛出该错误。

# Data Preprocessing

# Import Libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Import Dataset
dataset = pd.read_csv('Data2.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, 5].values

# Replace Missing Values
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)
imputer = imputer.fit(X[:, 1:5 ])
X[:, 1:6] = imputer.transform(X[:, 1:5])

我得到的错误是：

Could not convert string to float: 'Illinois'

我的错误消息上方也有这一行

array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)

我的代码似乎无法读取包含浮点数的 GPA 列。也许我没有正确创建该列并且必须指定它们是浮动的？

*** 我正在更新完整的错误消息：

     [15]: runfile('/Users/jim/Desktop/Machine Learning Class/Part 1/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 1 - Data Preprocessing/data_preprocessing_template2.py', wdir='/Users/jim/Desktop/Machine Learning Class/Part 1/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 1 - Data Preprocessing')
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-15-5f895cf9ba62>", line 1, in <module>
    runfile('/Users/jim/Desktop/Machine Learning Class/Part 1/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 1 - Data Preprocessing/data_preprocessing_template2.py', wdir='/Users/jim/Desktop/Machine Learning Class/Part 1/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 1 - Data Preprocessing')

  File "/Users/jim/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/spyder/utils/site/sitecustomize.py", line 710, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "/Users/jim/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/spyder/utils/site/sitecustomize.py", line 101, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "/Users/jim/Desktop/Machine Learning Class/Part 1/Machine Learning A-Z Template Folder/Part 1 - Data Preprocessing/data_preprocessing_template2.py", line 16, in <module>
    imputer = imputer.fit(X[:, 1:5 ])

  File "/Users/jim/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/preprocessing/imputation.py", line 155, in fit
    force_all_finite=False)

  File "/Users/jim/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 433, in check_array
    array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)

ValueError: could not convert string to float: 'Illinois'

【问题讨论】：

使用 X[:,2:] 作为浮点值从第 3 列开始

为什么不在您的问题中加入产生错误的行？

“我真的不确定哪里出了问题。[...] 我得到的错误是 [...]” 请包含完整的回溯（即问题中的完整错误消息）。它会告诉你代码哪里出错了。

嗨@WarrenWeckesser 我已经用完整的错误更新了我的帖子。谢谢。

@newcoder 您还没有完全粘贴错误消息。我重新创建了您的案例并运行它以查看完整的错误消息。请看我的回答。

【参考方案1】：

换行：

dataset = pd.read_csv('Data2.csv')

作者：

dataset = pd.read_csv('Data2.csv', delimiter=";")

【讨论】：

添加分隔符无济于事

【参考方案2】：

实际上，您得到的完整错误是这样的（如果您将其完整粘贴，这将非常有帮助）：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-7-6a92ceaf227a>", line 8, in <module>
    imputer = imputer.fit(X[:, 1:5 ])

  File "C:\Users\Fatih\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\imputation.py", line 155, in fit
    force_all_finite=False)

  File "C:\Users\Fatih\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 433, in check_array
    array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)

ValueError: could not convert string to float: Illinois

如果你仔细看，它会指出它失败的地方：

imputer = imputer.fit(X[:, 1:5 ])

这是由于您努力对分类变量取平均值，这没有意义，并且

已经被问及回答in this *** thread.

【讨论】：

好的，谢谢，下次一定会发布整个错误。

@newcoder 谦虚地说，我强烈建议您在原型设计、开发或学习期间一次运行一行脚本，而不是一次运行整个脚本。这样您就可以完全掌控每一行代码实际在做什么，而且它还使调试变得更加容易。我很高兴能够提供帮助！