来自sklearn的OneHotEncoder在传递类别时会给出一个ValueError
OneHotEncoder是scikit-learn（sklearn）库中的一个用于独热编码的工具。它将离散的类别特征转换为二进制的独热编码表示，以便在机器学习模型中使用。
当使用OneHotEncoder传递类别特征时，可能会遇到ValueError。这个错误通常是由于以下原因之一引起的：
- 未正确指定输入数据的形状：OneHotEncoder期望输入数据是一个二维数组，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。如果输入数据的形状不正确，就会引发ValueError。解决方法是确保输入数据的形状正确，并且每个样本的特征值都是有效的。
- 类别特征包含了未见过的值：OneHotEncoder在进行编码时，会根据训练数据中出现的类别值来确定编码方式。如果在测试数据中出现了训练数据中未见过的类别值，就会引发ValueError。解决方法是在训练阶段时，确保包含了所有可能的类别值，或者使用其他方法来处理未见过的类别值，例如使用"handle_unknown"参数来指定未知类别的处理方式。
- 输入数据中存在缺失值：OneHotEncoder不支持处理缺失值，因此如果输入数据中包含缺失值，就会引发ValueError。解决方法是在进行独热编码之前，先对缺失值进行处理，例如使用填充或删除等方法。
总结来说，当使用OneHotEncoder传递类别特征时，需要确保输入数据的形状正确，类别值是有效的，并且不存在缺失值。如果遇到ValueError，可以检查以上可能的原因并进行相应的处理。
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我有一个要使用OneHotEncoder编码的值的封闭列表。我的问题是，值的子集从一个输入更改到另一个输入，我希望编码是固定的。我看到OneHotEncoder有一个“类别”参数，但无法让它工作。我的密码在下面。有什么建议吗？
fit_transform方法引发以下异常：
ValueError: DataFrame的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
import pandas as pd
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preproc
浏览 5提问于2020-03-26得票数 1
1回答
这是我的代码
from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
labelencoder_X = preprocessing.LabelEncoder()
X[:,0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
onehotencoder = OneHotEncoder(categories=[])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
经过多次尝试，我还是不能解决这个错误
ValueError
浏览 12提问于2021-06-10得票数 0
在这件事上需要一些帮助。我有一个包含一列文本、一个category列和一个目标列的pd.DataFrame。我想在矢量化的文本上运行一个分类器模型，这很简单，但我想将类别包含到模型中。 我想使用PipeLine，这样我就可以在GridSearchCV中测试不同的向量化器和参数。我无法使用文本和类别的Countvectorizer成功创建Pipeline。我只将OneHotEncoder用于category列。 我正在处理一个更大的数据集，但这是前提。 下面是一个df示例： df = pd.DataFrame({
'favorite_color':['blue
浏览 20提问于2020-12-11得票数 1
1回答
dataset = pd.read_csv('train_data.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(),[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,
浏览 0提问于2021-02-21得票数 1
最近，我开始学习python，为一个使用机器学习方法的研究项目开发一个预测模型。我使用OneHotEncoder对数据集中的所有分类变量进行编码。
# Encode categorical data with oneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
Z = ohe.fit_transform(Z)
现在我想要创建一个带有来自OneHotEncoder的结果的数据格式。我希望d
浏览 3提问于2020-06-18得票数 0
回答已采纳
我有格式数据，例如，'1'，'5‘'6'，'5'，'2'，其中每个标签可以是0-9之间任意数字的字符。我的数据的性质是名义的分类，所以它是无序的，随后，我使用scikit OneHotEncoder对我的数据进行了分类编码。但是，当数组的第三个索引为'9‘时，当没有输入时，假设我有'1’、'5‘、'9’、'3‘、'1’时，我在测试模型时遇到错误。
我认为这是因为当我对数据进行编码时，假设在测试数据中，第三个索引只有'0'-'8‘的数字，OneHotEn
浏览 7提问于2021-03-15得票数 3
回答已采纳
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(dtype=np.str)
enc.fit([['b', 'c', 'd'], ['a', 'd', 'f']])
print enc.transform([['a', 'd', 'f']]).toarray()
ValueError:无法将字符串转换为浮动:b
sklearn.version = 0.19.2
如果d
浏览 12提问于2019-11-15得票数 0
1回答
我正在尝试通过对sklearn库中的一些分类数据进行热编码来预处理一些数据。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('Churn_Modelling.csv')
X = dataset.iloc[:, 3:13].values
y = dataset.iloc[:, 13].values
# Encoding categorical data
from sklearn.prepr
浏览 9提问于2020-03-19得票数 0
我正在尝试获得泰坦尼克号数据集上的最终管道(示例取自“手- on ML”一书)。
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, LabelBinarizer
num_pipeline = Pipeline([
('selector', DataFrameSelector(list(df_num))),
('impu
浏览 0提问于2020-07-14得票数 1
我试图将汽车名从NumPy数组转换为用于线性回归器的数值。标签编码器发出警告: ValueError:无法将字符串转换为浮动：“保时捷”，有人能帮忙吗？
这是代码：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
enc = LabelEncoder()
enc.fit_transform(Z[:,0:1])
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features =
浏览 7提问于2020-01-19得票数 0
我正在使用sklearn中的LabelEncoder和OneHotEncoder对一些数据进行编码，以传递到ML模型中，但是我得到了一个错误，该错误与我认为不应该编码的列i有关。
这是我的代码；
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as py
Dataset = pd.read_csv('C:\\Users\\taylorr2\\Desktop\\SID Alerts.csv', sep = ',')
X = Dataset.iloc[:,:-1].values
Y =
浏览 0提问于2017-03-11得票数 0
我建立了一个线性回归模型来预测一个产品的销售数字，在我的例子中，我有5个特性，其中4个是绝对的。
MONTH REGION INTERVENANT CONFIG WEIGHT SALES_NB
我用了OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0,1,2,3])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
X = X [:, 1:]
(如果我错了，请纠正我)
我想
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
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我刚开始使用sklearn编码，我需要编码我的dtaset的3列，我只尝试编码一个列，但它给了我一个错误。
*ValueError回溯(最近一次调用) /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/compose/_column_transformer.py in _hstack(self，( Xs) 614 force_all_finite=False) -Xs中X> 615 ] 616，除了ValueError: 5帧ValueError:无法在处理上述异常时将字符串转换为浮动：“Viking”，另一个例外情况发生: /usr/lo
浏览 2提问于2020-12-11得票数 4
1回答
from sklearn import ensemble
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import time
from sklearn import metrics
from sklearn import preprocessing
from sklearn.linear_model import LinearRegression
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
onehotenco
浏览 90提问于2021-07-22得票数 0
最近，我开始学习python，为一个使用机器学习方法的研究项目开发一个预测模型。我有一个由数字和分类数据组成的大数据集。数据集有很多缺失的值。我目前正在尝试使用OneHotEncoder对分类特性进行编码。当我阅读OneHotEncoder时，我的理解是对于缺少的值(NaN)，OneHotEncoder会将0分配给所有特性的类别，如下所示：
0 Male
1 Female
2 NaN
在应用OneHotEncoder之后：
0 10
1 01
2 00
但是，当运行以下代码时：
# Encoding categorical data
浏览 8提问于2020-06-16得票数 19
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在sklearn 0.20.3文档中， init有参数下拉，但是当我使用它时，它会抛出一个类型错误。
我没有找到任何使用"drop“关键字的例子，我看到的大多数例子都是使用较早版本的sklearn。在某些情况下，他们使用ColumnTransfer (即使是针对OnehotEncoder的旧版本，因为它给出了未来的警告)
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X
浏览 0提问于2019-05-13得票数 2
2回答
我有一个带有分类列的dataframe，并试图使用下面的代码片段使用one hot encode使用sklearn
oneEncoder= OneHotEncoder()
features['COL2'] = features['COL2'].apply(lambda col : oneEncoder.fit_transform(col))
但它一直在抛ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=1771. Reshape your data either using array
浏览 1提问于2020-02-18得票数 0
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我有虚拟数据帧，与列文本和车辆，我想使用Countvectorizer为文本列和一个dataframe为车辆列 import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
df = pd.DataFrame([['how are you','car'],[&#
浏览 20提问于2020-04-03得票数 0
回答已采纳
我正在使用LabelEncoder和OneHotEncoder来处理我数据集中的“分类数据”。在我的数据集中有一个列，它可以有两个值，要么是“汽油”，要么是“柴油”，我想对这一列进行编码。我正在运行这段代码，它给出了一个错误。 import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
dataset = pd.read_csv('ToyotaCorolla.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:10].values
浏览 33提问于2019-04-10得票数 4
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我正在做一项作业，我们正在使用scikit中的OneHotEncoder -learn来打印所有类别。下面是我用来转换数据的示例数据和代码：
grade sub_grade short_emp emp_length_num home_ownership term
0 B B2 0 11 RENT 36 months
1 C C4 1 1 RENT 60 months
浏览 30提问于2017-02-13得票数 0
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我正在从SuperDataScience观看机器学习A，但是当我做下面的代码示例时：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean&#
浏览 0提问于2018-11-12得票数 10
我有以下一段代码，我正在尝试使用一个热编码器。但我得到了errorValueError:级数的真值是模棱两可的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
import pandas as pd
target=train_features_df['y']
train_features_df=train_features_df.drop(['y'], axis=1)
# Catego
浏览 20提问于2020-08-01得票数 2
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1回答
我刚开始学习数据科学，而我正在实现决策树。我面临以下错误。我走错了路；
csv中的样本数据如下：
📷
x=dataset.iloc[:,:-1].values
y=dataset.iloc[:,:2].values
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
labelencoder_x=LabelEncoder()
x[:,0]=labelencoder_x.fit_transform(x[:,0])
onehotencod
浏览 0提问于2019-08-28得票数 0
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考虑以下简单的剪短数据集：
2列：X，Y。
X和Y列都只有3个可选的类别值。
我想对这些列进行编码。
我的尝试：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
dataset = pd.read_csv('./forestfires.csv')
X = datas
浏览 1提问于2020-07-20得票数 0
我有一个简单的代码来将分类数据转换为python中的一个热编码：
a,1,p
b,3,r
a,5,t
我尝试用python OneHotEncoder来转换它们：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("C:\\test.txt", sep=",", header=None)
one
浏览 10提问于2017-09-21得票数 1
回答已采纳
我有一个包含所有分类列的dataframe，我使用来自oneHotEncoder的sklearn.preprocessing编码这些列。我的代码如下：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.pipeline import Pipeline
steps = [('OneHotEncoder', OneHotEncoder(handle_unknown ='ignore')) ,('LReg', LinearRegression())]
pipeline = P
浏览 0提问于2019-06-14得票数 8
回答已采纳
我有下面的模拟测试数据，所有列都有对象格式，除了具有int的列'Defect‘之外，它是目标特性。
我采取以下步骤：
dataframeSplit 在X和y中创建一个管道到一个热点编码类别使用交叉验证来度量模型的准确性
import pandas as pd
data = {1 : ['test', '2222', '1111', '3333', '1111'],
2 : ['aaa', 'aaa', 'bbbb', 'ccccc&#
浏览 2提问于2022-01-30得票数 1
回答已采纳
我正在尝试对我正在构建的神经网络的数据集中的公司列表进行OneHotEncoding。 from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(), [1])], remainder='passthrough')
X = np.array(ct.fit_transform(X)) 我收到了这个错误信息 --
浏览 22提问于2020-09-09得票数 0
1回答
python版本3.7，spyder 3.3.6。总是显示我在不同版本的python中尝试过的错误：
import pandas as pa
import numpy as np
X=0
y=0
dataset = 0
#import the data set and separete the
dataset = pa.read_csv("50_Startups.csv")
X = dataset.iloc[:,:-1].values
y = dataset.iloc[:,4].values
#categorical variable
from sklearn.prepr
浏览 1提问于2019-08-23得票数 0
我有一些pandas.Series - s，下面-我想要一个热编码。通过研究，我发现'b'级别对于我的预测建模任务并不重要。我可以这样把它排除在我的分析之外：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
s = pd.Series(['a', 'b', 'c']).values.reshape(-1, 1)
enc = OneHotEncoder(drop=['b'], sparse=False, handle_unkn
浏览 3提问于2020-01-31得票数 6
回答已采纳
我试图使用线性回归，以美元预测工资。我有以下数据：
数据：
607 recordsNumerical专栏：年，薪资，USDCategorical栏中的薪资：经验、类型、住所、货币、远程工作、公司位置和以美元表示的公司size.Target:薪资
预处理数据集：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
# Columns to drop:
drop_cols = ['Currency', &
浏览 21提问于2022-10-16得票数 0
回答已采纳
我已经创建了一个简单代码来实现OneHotEncoder。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X = [[0, 'a'], [0, 'b'], [1, 'a'], [2, 'b']]
onehotencoder = OneHotEncoder(categories=[0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray() 我只想对索引0的X使用名为fit_transform的方法，所以这意味着[0, 0, 1, 2]，就像您在
浏览 140提问于2019-12-30得票数 9
回答已采纳
下面是代码：
import numpy as np
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('googleplaystore.csv')
X = dataset.iloc[:, :3].values
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X[:, 1] = labelencoder.fit_transform(X[:, 1])
onehotencoder = OneHot
浏览 3提问于2019-04-01得票数 1
我正在运行以下脚本：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
dataset = pd.read_csv('data/50_Startups.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, 4].values
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=3,
浏览 0提问于2018-11-26得票数 5
回答已采纳
1回答
代码->
# Data Preprocessing
# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
Y = dataset.iloc[:, :3].values
# Taking care of missing data
from sklearn.
浏览 3提问于2019-12-20得票数 1
当我尝试从sklearn库中学习一个HotEncoder时，我尝试了scikit-learn.org提供的。但是这段代码给了我错误，我无法调试它。
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X = [['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]]
enc.fit(X)
我知道这个错误：
array = np.array(array, dtype=dty
浏览 1提问于2019-02-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个这样的数据帧：
df = pd.DataFrame({'months': ['FEBRUARY', 'MARCH', 'MAY', 'DECEMBER', 'MAY']})
我想要的是：
[['JANUARY', 1], ['FEBRUARY', 2], ['MARCH', 3]]
我认为这应该很简单，但是，当您尝试使用sklearn中的这个虚拟示例时：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncod
浏览 0提问于2018-11-12得票数 1
1回答
如何从训练好的模型中预测客户值？
、、、、
我是python的新手，了解ML架构。
我设计了一个场景，训练了我的模型，我的测试结果如预期的那样工作。我的测试数据中有大约5行我的问题is..if，我想对单个记录进行测试并获得预测，我该如何做到这一点呢？当我使用单个记录进行测试时，出现以下错误
下面是我的代码示例和错误。请帮帮忙
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dataset = pd.read_csv('MLData2.csv')
# Data:
#A 1 1
#A 1
浏览 0提问于2018-06-03得票数 0
我有一个包含有分类变量的列的dataframe，其中也包含了NaNs。
Category
1 A
2 A
3 Na
4 B
我想使用sklearn.compose.make_column_transformer()以一种干净的方式准备df。我试图计算nan值并使用以下代码对列进行OneHotEncode：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.compose import make_column_transformer
tr
浏览 11提问于2020-09-23得票数 1
回答已采纳
我从sklearn纪录片页面上拿出了这个例子：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X = [['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]]
enc.fit(X)
enc.categories_
enc.transform([['Female', 1], ['Male', 4]]).toarray()
enc.
浏览 0提问于2018-11-26得票数 1
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1回答
我正在用索引号1和2编码两个列，即第2列和第3列，使用以下代码，但是，我面临无效语法错误:如果我只在索引值中使用1，它是可以的，请在这方面提供帮助。如何在这里使用OneHotEncoder同时编码两列。
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers = [('encoder', OneHotEncoder(),[1:2])], remainder ='pass
浏览 0提问于2021-07-24得票数 0
1回答
我正在从github链接"“学习线性回归
但当我试着做的时候，就会发生这样的事情：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-860be404cdc9> in <module>()
1 sc_y = StandardScaler()
----> 2 y_train = sc_y.fit_transform(y_train)
4 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist
浏览 2提问于2019-09-28得票数 1
回答已采纳
这里df的形状是(190,2)，其中第一列是x，是一个范畴值，@nd列是整数。
X = df.iloc[:,0].values
y = df.iloc[:,-1].values
# Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
X = labelencoder.fit_transform(X)
X.reshape(-1,1)
onehotencoder = OneHotEncoder(categorie
浏览 3提问于2020-04-16得票数 1
回答已采纳
以下是我的代码 import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
train = pd.DataFrame({
'users':['John Johnson','John Smith','Mary Williams']
})
test = pd.DataFrame({
'users':[None,np.nan,'John Smith',
浏览 23提问于2019-10-03得票数 2
以下是我的代码 import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
train = pd.DataFrame({
'users':['John Johnson','John Smith','Mary Williams']
})
test = pd.DataFrame({
'users':[None,np.nan,'John Smith',
浏览 14提问于2019-10-03得票数 1
在sklearn管道中使用make_column_transformer()时，我在尝试使用CountVectorizer时遇到了一个错误。
我的DataFrame有两列，'desc-title'和'SPchangeHigh'。下面是两行的片段：
features = pd.DataFrame([["T. Rowe Price sells most of its Tesla shares", .002152],
["Gannett to retain all seats in MNG pr
浏览 4提问于2019-05-24得票数 3
回答已采纳
我是一个初学者，正在尝试学习sklearn管道。当我运行下面的代码时，我得到一个ValueError: could not convert string to float的值错误。我不确定这是什么原因，因为对于分类变量，OneHotEncoder将字符串转换为浮点型应该没有任何问题 import json
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from s
浏览 15提问于2021-09-08得票数 2
回答已采纳
我已经读过许多关于get_feature_names()的文章，这些文章引用了sklearn中的get_feature_names_out，现在似乎已经被废弃了，取而代之的是get_feature_names_out，这两种方法我都无法开始工作。似乎也没有办法将get_feature_names (或get_feature_names_out)与ColumnTransformer类一起使用。因此，我试图用SimpleImputer和StandardScaler类来拟合和转换数值列，然后是SimpleImpute ('most_frequent')和OneHotEncode (分
浏览 28提问于2022-05-17得票数 0
回答已采纳
我正在尝试构建一个预测模型，但目前一直收到一个错误：raise ValueError("Input contains NaN") ValueError: Input contains NaN。我尝试使用np.any(np.isnan(dataframe))和np.any(np.isnan(dataframe))，但总是收到新的错误。例如，TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any
浏览 132提问于2020-12-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我有以下代码： df = load_data()
pd.set_option('display.max_columns', None)
df.dtypes
intBillID object
chBillChargeCode object
chBillNo object
chOriginalBillNo object
sdBillDate datetime64[ns]
sdDueDate
浏览 24提问于2021-01-19得票数 2
回答已采纳
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