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python - 标签编码器 : TypeError: '>' not supported between instances of 'float' and 'str'

coder 2023-05-22 原文

即使处理缺失值，我也面临多个变量的此错误。 例如:

le = preprocessing.LabelEncoder()
categorical = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns.values)
for cat in categorical:
    print(cat)
    df[cat].fillna('UNK', inplace=True)
    df[cat] = le.fit_transform(df[cat])
#     print(le.classes_)
#     print(le.transform(le.classes_))


---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-424a0952f9d0> in <module>()
      4     print(cat)
      5     df[cat].fillna('UNK', inplace=True)
----> 6     df[cat] = le.fit_transform(df[cat].fillna('UNK'))
      7 #     print(le.classes_)
      8 #     print(le.transform(le.classes_))

C:\Users\paula.ceccon.ribeiro\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\label.py in fit_transform(self, y)
    129         y = column_or_1d(y, warn=True)
    130         _check_numpy_unicode_bug(y)
--> 131         self.classes_, y = np.unique(y, return_inverse=True)
    132         return y
    133 

C:\Users\paula.ceccon.ribeiro\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\arraysetops.py in unique(ar, return_index, return_inverse, return_counts)
    209 
    210     if optional_indices:
--> 211         perm = ar.argsort(kind='mergesort' if return_index else 'quicksort')
    212         aux = ar[perm]
    213     else:

TypeError: '>' not supported between instances of 'float' and 'str'

检查导致错误结果的变量:

df['CRM do Médico'].isnull().sum()
0

除了 nan 值之外，还有什么可能导致此错误？

最佳答案

这是由于系列 df[cat] 包含具有不同数据类型的元素，例如(字符串和/或 float )。这可能是由于读取数据的方式造成的，即数字被读取为 float ，文本被读取为字符串，或者数据类型是 float 并在 fillna 操作之后发生更改。

换句话说

pandas data type 'Object' indicates mixed types rather than str type

所以使用以下行:

df[cat] = le.fit_transform(df[cat].astype(str))


应该有帮助

关于python - 标签编码器 : TypeError: '>' not supported between instances of 'float' and 'str' ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46406720/

amp39sectioncodepythonpandasscikit-learn

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