【发布时间】:2018-09-23 17:11:12
【问题描述】:
我正在尝试将 pandas df 的非数字列编码为数值。我正在使用
df = df.fillna('0')
msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8
df_train = df[msk]
df_test = df[~msk]
columns_to_encode = df.select_dtypes(exclude=[np.number]).columns
encoder_dict = {col: LabelEncoder() for col in columns_to_encode }
df_train_enc = df_train
df_test_enc = df_test
for col in columns_to_encode:
encoder_dict[col].fit_transform(df_train_enc[col])
但是,这会引发错误TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float'。我在这里想念什么?我认为 LabelEncoder 应该能够将字符串转换为数字...
【问题讨论】:
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您的数据中可能有
nan值,请参阅:stackoverflow.com/q/43956705/4121573 -
我没有,请参阅更新后的帖子!
标签: python pandas scikit-learn