PetalLength=iris_data["Petal.Length"].astype(float) TypeError: list indices must be integers or slices, not str
时间: 2024-05-10 11:21:15 浏览: 5
This error occurs when trying to access a list using a string as an index. In this case, it seems like "iris_data" is a list and you are trying to access the "Petal.Length" column using a string index. To fix this, you can convert the list to a pandas dataframe and then access the column using the string as a column name:
```
import pandas as pd
iris_data = [...] # Your list of data
iris_df = pd.DataFrame(iris_data, columns=["Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "Species"])
PetalLength = iris_df["Petal.Length"].astype(float)
```
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iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].str().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误IndexError: list index out of range
根据你提供的代码,错误可能是由于以下这行代码中的 `query.variables` 返回的列表为空:
```
predict_data.append(int(query.variables[0].str().split('[')[1].split(']')[0]))
```
在这行代码中,你试图从 `query.variables` 列表中获取第一个变量,并将其转换为整数类型。但是,如果 `query.variables` 为空,则你会遇到 `IndexError`。这可能是因为在某些情况下,贝叶斯网络无法对给定的证据进行推理,因此 `query.variables` 列表为空。
为了解决这个问题,你可以添加一些代码,以便在 `query.variables` 列表为空时跳过当前的循环迭代,例如:
```
for index, row in iris_data_test.iterrows():
query = inference.query(variables=['target'], evidence={
'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'],
'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'],
'petal length (cm)': row['petal length (cm)'],
'petal width (cm)': row['petal width (cm)']
})
if not query.variables:
continue
predict_data.append(int(query.variables[0].str().split('[')[1].split(']')[0]))
```
这样应该可以解决你遇到的问题。
iris = datasets.load_iris() from skLearn. preprocessing import MinMaxScaLer iris_ data=MinMaxScaLer().fit transform(iris .data) print(iris_ data[0:5,:l) iris_ df=pd. DataFrame(iris_ data scolumns=['Sepal Length', 'Sepal Width's 'Petal Length', 'Peta iris_ df['target' ]=iris. target from skLearn.model seLection import train. _test _split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_ split(iris. _df.iloc[:0:4], iris. df['target'], random. state=. 14) from skLearn . neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsCLassifier() knn.fit(X_ train, y_ train) y_ predicted = knn. predict(X_test) accuracy = np.mean(y predicted == y_ test) *100 print('当前分类评估器是: knn ') print('当前Accuracy是: %.1f' %accuracy + '%' )
这段代码实现了使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类,并计算出分类准确率。具体步骤如下:
1. 首先使用`datasets.load_iris()`函数加载鸢尾花数据集。
2. 导入`MinMaxScaler`函数,使用`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`对数据集进行归一化处理。
3. 将归一化处理后的数据集转换为`pandas`数据框,并添加`target`列,即数据集的类别信息。
4. 使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。
5. 导入`KNeighborsClassifier`函数,并创建一个KNN分类器。
6. 使用训练集数据拟合KNN分类器,然后使用测试集数据对其进行预测。
7. 计算预测结果与测试集实际结果的准确率,并将其打印出来。
需要注意的是,这段代码中的第5行存在语法错误,应该为`MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)`而不是`MinMaxScaLer().fit transform(iris.data)`。同时,第22行的代码也存在错误,应该为`KNeighborsClassifier()`而不是`KNeighborsCLassifier()`。