TypeError: nan is not a string

这个错误通常表示你在使用字符串函数时，传入了一个Nan类型的变量。Nan（Not a Number）是一个特殊的浮点数，表示无效的或未定义的值。请检查你的代码，找出哪一个地方出现了Nan类型变量，并且尝试使用isnan()函数或者isnull()函数进行判断，避免将Nan类型变量传入字符串函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个包含Nan类型变量的数组
arr = np.array(['hello', 'world', np.nan, 'python'])

# 使用isnan()函数判断是否是Nan类型变量
for item in arr:
    if np.isnan(item):
        print('This is a Nan type variable')
    else:
        print('This is a string variable:', item)

# 使用isnull()函数判断是否是Nan类型变量
for item in arr:
    if pd.isnull(item):
        print('This is a Nan type variable')
    else:
        print('This is a string variable:', item)

这样就可以避免将Nan类型变量传入字符串函数而导致的TypeError错误。

相关问题

使用LabelBinarizer报错TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not '_NoValueType'

这个错误通常发生在使用LabelBinarizer编码标签时，标签中包含了缺失值（NaN或None）。

解决方法是在编码前先将缺失值替换为其他值，比如将NaN替换成字符串"missing"，将None替换成字符串"none"。

示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
import numpy as np

labels = [1, 2, None, 3, np.nan, 2]
labels = [str(label) if label is not None and not np.isnan(label) else "missing" for label in labels]

lb = LabelBinarizer()
lb.fit(labels)
encoded_labels = lb.transform(labels)
print(encoded_labels)

输出结果：

array([[0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0]])

在上面的代码中，先将缺失值替换成"missing"，然后使用LabelBinarizer进行编码。这样就能避免TypeError异常。