import pandas as pd from sklearn.cluster import OPTICS from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取包含收益率和波动率的xlsx文件 data = pd.read_excel('allindex.xlsx') # 替换为你的数据文件路径 # 提取收益率和波动率作为聚类的特征 features = data[['meanret', 'meanvol']] X = data[features] # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 聚类 optics = OPTICS(min_samples=5, xi=0.05, min_cluster_size=0.1) optics.fit(X_scaled) # 将聚类结果加入原始数据集 data['cluster'] = optics.labels_ # 查看每个簇的股票数量 print(data['cluster'].value_counts())ValueError: Boolean array expected for the condition, not float64如何修改代码
时间: 2023-12-10 14:38:41 浏览: 200
在代码中,你使用了以下语句来提取特征:
```
features = data[['meanret', 'meanvol']]
X = data[features]
```
其中,`features`是一个DataFrame对象,而`X`是一个由DataFrame对象构成的列表。因此,你需要将`X`修改为一个DataFrame对象,以便能够进行标准化操作。修改后的代码如下所示:
```
import pandas as pd
from sklearn.cluster import OPTICS
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取包含收益率和波动率的xlsx文件
data = pd.read_excel('allindex.xlsx') # 替换为你的数据文件路径
# 提取收益率和波动率作为聚类的特征
features = ['meanret', 'meanvol']
X = data[features]
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 聚类
optics = OPTICS(min_samples=5, xi=0.05, min_cluster_size=0.1)
optics.fit(X_scaled)
# 将聚类结果加入原始数据集
data['cluster'] = optics.labels_
# 查看每个簇的股票数量
print(data['cluster'].value_counts())
```
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