jupyter出现ValueError: could not convert string to float: 'Self-emp-not-inc'要怎么处理
时间: 2024-05-03 13:19:50 浏览: 12
出现这个错误是因为你的数据集中有一个字符串类型的值 "Self-emp-not-inc",而某些算法只能处理数值类型的值。你需要将这些字符串类型的值转换为数值类型的值。
有几种方法可以解决这个问题:
1. 将字符串值映射到数字。例如,将 "Self-emp-not-inc" 映射到 0,"Private" 映射到 1,"Public" 映射到 2 等等。你可以使用 Pandas 库的 map() 方法来实现这一点。
2. 将所有的字符串值都转换为数字。你可以使用 Pandas 库的 factorize() 方法将每个唯一的字符串值映射到一个唯一的整数。例如,"Self-emp-not-inc" 可以被映射到 0,"Private" 可以被映射到 1,"Public" 可以被映射到 2 等等。
3. 使用 Pandas 库的 get_dummies() 方法将所有的字符串值转换为二进制数。例如,"Self-emp-not-inc" 可以被转换为 [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0],"Private" 可以被转换为 [0,1,0,0,0,0,0,0,0,0],"Public" 可以被转换为 [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0] 等等。这种方法在某些情况下可能会导致维度爆炸,所以需要谨慎使用。
下面是一些示例代码,可以帮助你更好地理解这些方法:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串值的数据集
data = pd.DataFrame({"income": ["Self-emp-not-inc", "Private", "Public", "Private", "Self-emp-not-inc"]})
# 方法 1: 将字符串值映射到数字
mapping = {"Self-emp-not-inc": 0, "Private": 1, "Public": 2}
data["income"] = data["income"].map(mapping)
# 方法 2: 将所有的字符串值都转换为数字
data["income"] = pd.factorize(data["income"])[0]
# 方法 3: 使用 get_dummies() 方法将所有的字符串值转换为二进制数
dummies = pd.get_dummies(data["income"], prefix="income")
data = pd.concat([data, dummies], axis=1)
```
希望能帮到你!