Traceback (most recent call last): File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py", line 94, in __getattr__ return self[key] KeyError: 'iloc' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "F:\py\matlab\untitled2.py", line 8, in <module> data.iloc[:, -1] = le.fit_transform(data.iloc[:, -1]) File "D:\Users\admin\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py", line 96, in __getattr__ raise AttributeError(key) AttributeError: iloc
时间: 2023-07-21 17:33:55 浏览: 46
这个错误提示说明了`iloc`属性不存在。可能是因为您正在尝试使用`iloc`属性来访问一个非pandas DataFrame类型的数据对象,例如一个numpy数组或Python列表。
如果您正在使用pandas DataFrame,则需要确保正确导入了pandas库,例如:
```
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 使用iloc来访问DataFrame中的数据
data.iloc[:, -1] = le.fit_transform(data.iloc[:, -1])
```
如果您不是在使用pandas DataFrame,则无法使用`iloc`属性。您可以使用numpy库中的切片(slice)语法来访问数组中的数据:
```
import numpy as np
# 加载数据
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
# 使用切片语法来访问数组中的数据
data[:, -1] = le.fit_transform(data[:, -1])
```
请确保您正在使用正确的库和正确的语法来访问您的数据。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\www12\Desktop\AdaBoost\adaboost.py", line 29, in <module> bdt.fit(X, y) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_weight_boosting.py", line 126, in fit X, y = self._validate_data( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 565, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1124, in check_X_y check_consistent_length(X, y) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 397, in check_consistent_length raise ValueError( ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [2, 9396]
这是一个 Python 错误追踪(traceback),它表明您的代码在执行期间遇到了一个异常错误。错误信息指出您的输入数据 `X` 和标签 `y` 的样本数不一致。可能是因为您的数据处理过程中发生了错误,导致数据样本数不一致。您可以检查数据处理的过程,确保输入数据 `X` 和标签 `y` 的样本数一致。如果问题仍然存在,您可以尝试使用 `pandas` 或 `numpy` 等工具来处理数据,确保数据样本数一致。
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\www12\Desktop\AdaBoost\adaboost.py", line 28, in <module> bdt.fit(X, y) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_weight_boosting.py", line 126, in fit X, y = self._validate_data( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 565, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1122, in check_X_y y = _check_y(y, multi_output=multi_output, y_numeric=y_numeric, estimator=estimator) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1143, in _check_y y = column_or_1d(y, warn=True) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1202, in column_or_1d raise ValueError( ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (2, 4698) instead.
这是一个 Python 错误追踪(traceback),它表明您的代码在执行期间遇到了一个异常错误。错误信息指出您的代码期望得到一个一维数组,但实际上得到的是一个二维数组。可能是因为您的标签 `y` 数据的维度不正确,您可以使用 `ravel()` 函数将标签 `y` 数据转换为一维数组,例如:
``` python
y = y.ravel()
```
这样就能将二维数组转换为一维数组,再传入您的模型中进行训练。