我如何将（-0.143704570332567-1.2618680524722614j）转换为 sklearn fit 方法可以使用的东西？答案

【问题标题】：How can i convert (-0.143704570332567-1.2618680524722614j) to something sklearn fit method can use?我如何将（-0.143704570332567-1.2618680524722614j）转换为 sklearn fit 方法可以使用的东西？
【发布时间】：2020-10-03 21:47:54
【问题描述】：

我必须将包含此类值的列：(-0.143704570332567-1.2618680524722614j) 转换为 sklearn 中的 fit 方法可以使用的东西。

我得到这个错误：

ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'(-0.17904283086526662-1.0019223461852513j)'

当我使用时：self.model.fit(self.X_train, self.y_train)

【问题讨论】：

这是一个复数。你想如何使用它？它从哪里来的？除了你之外，没有人可以为你回答这个问题。
@JanChristophTerasa 我得到的值是 FFT 函数的第一个组件。使用以下方法生成它： self.vector_of_fft_components = np.fft.fft(self.IAT_vector, n = 11) 并使用 outstring = '\t'.join([ str(flow.vector_of_fft_components[1])]) f 写入 csv .write(outstring+'\n')。我需要将此值用于我的逻辑回归分类器，但“fit”方法不能像这样使用它。

标签： python pandas machine-learning scikit-learn logistic-regression

【解决方案1】：

首先从字符串转换为复数，然后可以将列拆分为实部和虚部。适合这两个变量应该没有问题，因为它们现在是浮点类型。

df['re'] = df.complex.map(lambda x: complex(x).real)
df['imag'] = df.complex.map(lambda x: complex(x).imag)

                                  complex        re      imag
0  -0.143704570332567-1.2618680524722614j -0.143705 -1.261868

【讨论】：