values = values.astype('float32') ValueError: could not convert string to float: 'SE'

这个错误通常是由于尝试将一个非数字字符串转换为浮点数而引起的。具体来说，在这段代码中，`astype` 函数尝试将数据类型转换为 `float32`，但是其中包含了一个非数字字符串 `'SE'`，因此无法转换。你可以先检查一下数据中是否存在非数字字符串，或者使用 `pandas` 库中的 `to_numeric` 函数将数据转换为数字类型，同时可以选择忽略无法转换的值或者用特定的值来填充。例如：

import pandas as pd

# 将 Series 对象转换为数值类型，忽略无法转换的值
values = pd.to_numeric(values, errors='coerce')

# 将无法转换的值填充为特定值，例如 -1
values = pd.to_numeric(values, errors='coerce').fillna(-1)

希望这些方法可以解决你的问题。

相关问题

出现data = np.asarray(data, dtype=np.float32) ValueError: could not convert string to float: 'Airplane'的错误怎么改

这个错误提示是因为在将数据转换为 float 类型时，出现了无法将字符串转换为 float 的情况。可能是数据中包含了非数字的字符。

为了解决这个问题，你需要检查一下数据中是否存在非数字的字符。如果存在，可以将其替换为 NaN 或者其他特殊值，然后再进行转换。

你可以使用 pandas 库的 read_csv 方法读取数据，并且通过设置参数 na_values 来指定非数字的字符。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv', na_values=['Airplane'])

# 将数据转换为 numpy 数组，并且去掉含有 NaN 的行
data = data.dropna()
data = data.values.astype(np.float32)

这样就可以将数据中的 'Airplane' 替换为 NaN，并且将数据转换为 float 类型。

ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris'

This error occurs because the string 'Braund, Mr. Owen Harris' cannot be converted to a float data type. Float data types can only contain numerical values with decimal points.

To fix this error, you need to identify where in your code you are trying to convert a string to a float and either modify the string to contain only numerical values or use a different data type that can handle string values.

If you are working with a dataset that contains string values, you may need to use a different data type such as a string or an object to store the values. Alternatively, you may need to perform some data cleaning or preprocessing to remove non-numerical characters from the string values before converting them to floats.