"None of [Index(['Education', 'Marital_Status'], dtype='object')] are in the [columns]" 报错

这个错误提示表明你的DataFrame中没有名为'Education'和'Marital_Status'的列，但是你的代码中尝试使用这些列。

请确保你的DataFrame中有这些列，或者你正确地指定了列名。你可以通过调用DataFrame的`.columns`属性来查看DataFrame中所有的列名，例如：

print(df.columns)

如果你确定这些列名是正确的，那么可能是因为这些列名包含了空格或其他特殊字符，导致你无法正确地访问它们。在这种情况下，你可以尝试使用类似`df['Education']`的方式来访问这些列。

相关问题

使用 pd.get_dummies 对 “Education'和 'Marital_Status' 做哑变量

可以使用 Pandas 中的 `get_dummies()` 函数对指定的列进行哑变量处理，例如：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对 'Education' 和 'Marital_Status' 列进行哑变量处理
df = pd.get_dummies(df, columns=['Education', 'Marital_Status'])

这样就会将 `Education` 和 `Marital_Status` 列中的每个取值都转换成一个新的列，新的列名字为原始列名字加上取值，列中的值为 0 或 1，代表原始数据中该行是否包含该取值。

SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy tnl_data['Gender_Label'] = gender_label_enc.fit_transform(tnl_data['Gender']) D:\学习\商务智能\大作业\参考模型\预测代码.py:217: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy tnl_data['Marital_Label'] = marital_label_enc.fit_transform(tnl_data['MaritalStatus'])

这个警告是由 Pandas 提供的，它通常是在使用链式索引时出现的。在上述代码中，可能是 `tnl_data` 是一个 DataFrame 的切片，而不是对原始 DataFrame 的引用，所以在对该切片进行修改时，会出现警告。

为了避免这个警告，可以使用 `.loc` 或 `.iloc` 来对 DataFrame 进行索引和修改，而不是使用链式索引。例如，可以将代码修改为：

tnl_data.loc[:, 'Gender_Label'] = gender_label_enc.fit_transform(tnl_data['Gender'])
tnl_data.loc[:, 'Marital_Label'] = marital_label_enc.fit_transform(tnl_data['MaritalStatus'])

这样就可以避免警告了。另外，你也可以通过设置 Pandas 的选项来禁用这个警告，但不建议这样做。