无法将字符串转换为浮点数：'CC6000'

Posted 2023-03-12

【中文标题】无法将字符串转换为浮点数：\'CC6000\'

【英文标题】：could not convert string to float: 'CC6000'无法将字符串转换为浮点数：'CC6000'

【发布时间】：2021-05-03 01:58:58

【问题描述】：

我正在尝试构建一个机器学习模型，该模型可以预测给定数据集的延迟（clear_date 和 due_in_date 之间的差异）。

我已将数据集拆分为 x_train、y_train、x_test、validation_set。 我正在使用 sklearn 库中的线性回归模型。 当我尝试将我的数据拟合到线性回归模型中时，我得到了一个奇怪的错误

could not convert string to float: 'CC6000'

我该如何解决这个问题？

这是x_train和y_train的图片 [1]：https://i.stack.imgur.com/8RP2J.png [2]：https://i.stack.imgur.com/jB7qN.png [3]：https://i.stack.imgur.com/bDRQH.png

【问题讨论】：

你的日期列是 dtype datetime 吗？

【参考方案1】：

您的数据框中似乎隐藏了一个字符串：“CC6000”。

线性回归只适用于数值样本，所以他无法处理这个字符串。

我查看了您的数据，但没有看到此字符串，但可以肯定它必须存在。当你找到他时，如果它是唯一的字符串，你将不得不消除这个样本，甚至，如果所有的特征都是分类的，你将不得不对其进行编码或删除。

要查找此字符串，请尝试以下操作：

df.isin(['CC6000']).any()

【讨论】：

上面的代码对我有用，我已经删除了字符串所在的列！谢谢，但现在我面临另一个问题from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression() regressor.fit(x_train, y_train) 在运行这个单元时我得到TypeError: invalid type promotion 你能帮忙吗？

我认为线性回归不支持日期......日期很难处理。您将不得不更改格式。在这里我找到了一些可以帮助你的有趣答案：link