ValueError：数据不能是常数答案

【问题标题】：ValueError: Data must not be constantValueError：数据不能是常数
【发布时间】：2020-09-18 19:23:07
【问题描述】：

我正在尝试使用 boxcox 转换来转换我的数据。由于值为 0，我考虑在ValueError: Data must be positive (boxcox scipy) 中找到以下方法，但现在我收到值错误，说数据不能保持不变。这是我的方法：

posdata = df1[df1['hotel'] > 0]['hotel']
bcdata, lam = boxcox(posdata)
bc = np.empty_like(df1['hotel'])
bc[df1['hotel'] > 0] = bcdata
bc[df1['hotel'] == 0] = -1/lam

我收到此错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-163-551b3ccca575> in <module>
  1 posdata = df1[df1['hotel'] > 0]['hotel']
  2 bcdata, lam = boxcox(posdata)
  3 bc = np.empty_like(df1['hotel'])
  4 bc[df1['hotel'] > 0] = bcdata
  5 bc[df1['hotel'] == 0] = -1/lam

  ~\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\scipy\stats\morestats.py in boxcox(x, lmbda, alpha)
  1040 
  1041     if np.all(x == x[0]):
  1042         raise ValueError("Data must not be constant.")
  1043 
  1044     if any(x <= 0):

  ValueError: Data must not be constant.

【问题讨论】：

posdata的内容是什么
posdata 只是一个变量，它具有从 df1 的酒店列中提取的系列。检查代码的第一行。内容是整数值。
它表示您所有的postdata 值都相同，但boxcox 需要不同的值。您可以在第一行之后检查所有值是否与print(postdata.unique()) 相同。
@V.Ayrat 谢谢我明白了。不幸的是，我取了错误的列，其值为 0 和 1，并且当我取的值大于 0 时，只剩下值 1。这就是为什么它给我的错误不是恒定的。

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

使用sklearn 并在列向量中重塑您的数据：

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer

fit = PowerTransformer(
   method = 'box-cox',
   scale = False,
)

transform = fit.fit(
   np.array(data).reshape(-1, 1)
)

【讨论】：