os.chdir("d://lhfx") data = pd.read_csv('tmdbmovies.csv') # 处理缺失值和类别变量 data = data.dropna() data = data.drop(['homepage','keywords'], axis=1) data = pd.get_dummies(data, columns=['genres', 'original_language']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(['revenue'], axis=1) y = data['revenue'] # 使用F检验进行特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5) selector.fit(X, y) # 打印得分排名前五的特征 scores = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'score': selector.scores_}) scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False) print(scores.head()) 怎么修改才能不报错 could not convert string to float: 'Avatar'
时间: 2023-12-03 18:47:03 浏览: 31
这个错误可能是因为你的数据集中包含了字符串类型的变量,而这些变量无法被 F 检验使用。你需要将这些字符串类型的变量进行编码后才能使用。
一种常用的编码方法是独热编码(One-Hot Encoding),即将每个字符串类型的变量拆分成多个二元变量,每个二元变量代表该变量的一个取值。你已经使用了独热编码对类别型变量进行了处理,但是有些变量还没有进行编码。
你可以使用 LabelEncoder 对这些字符串类型的变量进行编码,将其转换成数值型变量。下面是一个示例代码:
```
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 对字符串类型的变量进行编码
le = LabelEncoder()
X['original_title_encoded'] = le.fit_transform(X['original_title'])
X = X.drop(['original_title'], axis=1)
```
这里假设你的数据集中包含了名为 `original_title` 的字符串类型变量,我们使用 LabelEncoder 将其编码为数值型变量,并将编码后的结果保存在一个新的变量 `original_title_encoded` 中。最后,我们将原始的字符串变量从数据集中删除。
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用正则表达式os.chdir提取C:/内容
以下是使用正则表达式提取C:/内容的Python代码示例:
```python
import re
path = "os.chdir('C:/Users/John/Desktop/')"
match = re.search(r"os\.chdir\('([A-Za-z]:/.*?)'\)", path)
if match:
extracted_path = match.group(1)
print(extracted_path)
else:
print("No match found.")
```
输出结果为:
```
C:/Users/John/Desktop/
```
解释一下正则表达式的含义:
- `os\.chdir\(`:匹配字符串 "os.chdir(",需要转义 "." 和 "("。
- `([A-Za-z]:/.*?)`:匹配以大写或小写字母开头的盘符,紧随一个冒号和斜杠,后面跟着任意字符(非贪婪匹配),使用括号捕获路径部分。
- `'\)`:匹配字符串 "')"。
因此,使用 `re.search()` 函数搜索字符串 path 中符合正则表达式的部分,并使用 `group(1)` 方法提取捕获组中的路径部分。
import os import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import numpy as np os.chdir('D:\HC216\Desktop\gps') #data09 = pd.read_csv("./gps_20140609.csv",encoding='gbk', delimiter=' , ') #读取数据方法二 data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ' , encoding='gbk') dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2) dbscan.fit(data09) print(dbscan.labels_)
您的代码中有两个问题:
1. 导入语句的格式不正确,应该使用换行符来分隔不同的导入语句。
2. 在调用 `dbscan.fit()` 方法之前,需要对数据进行预处理,将非数值型数据删除或转换成数值型数据。在您的代码中,您直接将原始数据传递给了 `dbscan.fit()` 方法,这会导致 `ValueError: could not convert string to float` 错误。
以下是修改后的代码示例:
``` python
import os
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
os.chdir('D:/HC216/Desktop/gps')
data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ', encoding='gbk')
data09 = data09.iloc[:, :2] # 仅保留经度和纬度两列数据
# 将经度和纬度转换成数值型数据
data09 = data09.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
data09 = data09.dropna() # 删除包含缺失值的行
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2)
dbscan.fit(data09)
print(dbscan.labels_)
```
在这个示例中,我使用了 `data09.iloc[:, :2]` 来仅保留经度和纬度两列数据,并使用 `pd.to_numeric()` 方法将这两列数据转换成数值型数据。因为原始数据中可能包含缺失值,所以我使用了 `data09.dropna()` 方法来删除包含缺失值的行。最后,我再将处理后的数据传递给 `dbscan.fit()` 方法进行聚类。