预处理数据时imputer.fit出错
预处理数据时，imputer.fit出错可能是由于以下原因导致的：
- 数据格式不正确：imputer.fit方法要求输入的数据格式正确，例如输入的数据应该是一个二维数组或矩阵，如果数据格式不正确，就会导致出错。可以检查数据的维度和格式是否符合要求。
- 缺失值处理问题：imputer.fit方法通常用于处理数据中的缺失值。如果数据中存在缺失值，并且没有正确处理缺失值的方法，就会导致出错。可以使用其他方法如均值、中位数或众数来填充缺失值，然后再进行fit操作。
- 数据类型不匹配：imputer.fit方法要求输入的数据类型正确匹配。例如，如果数据中包含非数值型的特征，而imputer.fit方法只能处理数值型数据，就会导致出错。可以考虑使用其他方法或转换数据类型来解决这个问题。
- 版本兼容性问题：imputer.fit方法可能存在版本兼容性问题，特别是在使用第三方库或框架时。可以尝试更新相关库的版本或查看文档以了解是否存在已知的问题和解决方法。
针对imputer.fit出错的问题，可以尝试以下解决方案：
- 检查数据格式：确保输入的数据格式正确，例如确认数据是二维数组或矩阵，并且每个特征的数据类型正确。
- 处理缺失值：如果数据中存在缺失值，可以使用其他方法如均值、中位数或众数来填充缺失值，然后再进行fit操作。可以使用相关的库或函数来处理缺失值，例如scikit-learn的Imputer类。
- 转换数据类型：如果数据中包含非数值型的特征，可以考虑使用其他方法或转换数据类型来解决这个问题。例如，可以使用独热编码或标签编码将非数值型特征转换为数值型特征。
- 更新版本或查看文档：如果问题仍然存在，可以尝试更新相关库的版本或查看文档以了解是否存在已知的问题和解决方法。可以查看相关库的官方文档或社区论坛，寻找类似的问题和解决方案。
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这段代码是我在ML在线课程中学习的数据预处理代码。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #pyplot is a sublibrary of matplotlib
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
X = dataset.iloc[:,:-1]
Y = dataset.iloc[:,-1]
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missin
浏览 45提问于2019-12-14得票数 0
我试图使用来自SimpleImputer的sklearn.imputer处理数据集中丢失的数据，代码如下所示：
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', verbose=0)
imputer = imputer.fit(X[:,1:3])
X[:,1:3] = imputer.transform(X[:,1:3])
当执行imputer.fit行时，我得到以下TypeError：
发生了异常: TypeError
浏览 1提问于2021-01-08得票数 0
我正在对数据集进行预处理，得到了行imputer = imputer.fit(X:,1:3)的错误原因。我不明白吗？我理解imputer = Imputer(missing_values = "NaN"，strategy =“means”)，意思是用列和行中的平均值替换缺失的值。那么，我们是否试图将数据纳入模型，这正是我所不理解的？
import pandas as pd
from sklearn import svm
import matplotlib.pylot as plt %matplotlib inline
from sklearn.preprocessing i
浏览 1提问于2019-09-12得票数 2
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1回答
我试图解决数据预处理阶段丢失的数据问题，并一直虔诚地遵循udemy教程。
这是我的数据集"Data.csv“
Country Age Salary Purchased
France 44 72000 No
Spain 27 48000 Yes
Germany 30 54000 No
Spain 38 61000 No
Germany 40 Yes
France 35 58000 Yes
Spain 52000 No
France 48 79000 Yes
Germany 50 83000 No
浏览 0提问于2018-06-23得票数 1
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因此，我正在对数据进行预处理(用平均值填充缺失的值)，下面是代码
注意:它正常工作了，yesterday..It今天给了我这个错误
当我执行imputer=imputer(x:,1:3)时，我得到以下错误
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-8-1edbdae0a80f>", line 1, in <module>
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
Fil
浏览 0提问于2019-02-12得票数 0
1回答
这是我为预处理数据集而编写的代码。它起作用了
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import svm
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.impute import SimpleImputer
import seaborn as sns; sns.set(font_scale=1.2)
stock=pd.read_csv("C:/Users/Dulangi/Downloads/winequality-red.csv&#
浏览 0提问于2019-09-12得票数 3
我尝试了所有替换这些值的方法，但都失败了！我正在著名的“泰坦尼克号”数据集上执行这个！下面是数据的一瞥：
Survived Pclass Sex Age SibSp Fare Embarked
0 0 3 male 22.0 1 7.2500 S
1 1 1 female 38.0 1 71.2833 C
2 1 3 female 26.0 0 7.9250 S
3 1 1 female 35.0 1 53.1000 S
4 0 3 male 35.0
浏览 0提问于2020-05-10得票数 0
2回答
嗨，请找到下面的简单宏代码
#include <iostream>
#define INCL #include
INCL <stdlib.h>
int main()
{
std::cout << "Hello, world\n" << std::endl ;
return 0;
}
当我编译代码时，它会抛出错误:在程序中丢失â#â
请帮帮忙。
谢谢
浏览 3提问于2012-04-16得票数 0
我想用它们各自的列的均值来填充列中缺少的数据，并使用下面的代码：
#Data Preprocessing
#Importing libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#Importing dataset
dataset = pd.read_csv('Book1.csv')
x = dataset.iloc[:, :-2].values
y = dataset.iloc[:, -2].values
z = dataset.iloc[:, 4].values
浏览 7提问于2018-07-22得票数 1
1回答
我有1000个观测数据集，其中x是独立的，y是相依的。当我试图拟合一个简单的回归模型时，我得到了以下错误：
ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype太大的值(‘float64’)
数据集中有NaN值或丢失的数据，我还尝试使用平均策略来输入丢失的数据(如果有的话)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset=pd.read_csv('dataset1.csv')
x = dataset.iloc[:,:-1].values
y = d
浏览 1提问于2019-06-13得票数 0
1回答
我有一个数据集，该数据集包括功能中的数字和对象。此外，一些带有对象数据类型的特性缺少值。我创建了一个经过修改的Imputer版本(按照另一篇文章的说明)来处理数值和类别数据类型的缺失值，但是当我应用于我的dataset时，它返回AttributeError。我相信我在定义合适的方法上犯了一个愚蠢的错误，我感谢你的洞察力。下面是我的代码和错误：
import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
#load the data
path='~/Desktop/
浏览 11提问于2017-09-06得票数 0
回答已采纳
我的代码不起作用，我从机器学习A-Z™：&R的数据科学教程中逐字抄袭。我正在使用Python3.7，我已经在我的环境中安装了scikit-learn包。它不起作用，我试着寻找一个有滑雪板的包，尽管它似乎找不到任何东西。它给了我这个错误。
我正在通过Anaconda运行我的环境。
ImportError: cannot import name 'Imputer' from 'sklearn.preprocessing' (C:\Users\vygan\.conda\envs\env\lib\site-packages\sklearn\preprocessi
浏览 11提问于2019-12-18得票数 5
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1回答
我有一种计算方法要做均值、中值和模式操作，但是如果列数据类型不是双/浮动的话，就会失败。
我的java代码：
Imputer imputer = new Imputer().setInputCol("amount").setOutputCol("amount);
imputer.setStrategy("mean");
ImputerModel model = imputer.fit(dataset);
model.transform(dataset);
有办法处理这件事吗？
我正在使用j
浏览 6提问于2022-05-11得票数 3
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1回答
我试图通过传递带有gpu id的mxnet.context来运行Imputer.fit，但是我的代码似乎仍然可以在cpu上运行。 from mxnet import gpu
...
ctx = gpu(0)
...
imputer.fit(train_df=imputer_train_df, num_epochs=10, ctx=ctx) 有人知道如何正确地做到这一点吗？我知道mxnet不支持我现在使用的cuda 11.0。 有没有办法在GPU上运行datawig？
浏览 22提问于2020-12-29得票数 0
我是机器学习方面的新手，我正试图修复中缺少的数据集，所以我想使用库在scikit的python中学习。所以我在这里得到了一个错误，TypeError: unhashable type: 'slice'。
# IMPORTING THE LIBRARY
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# IMPORTING THE DATASET
dataset = pd.read_csv('file:///C:/Users/Bhaskar Das/Desktop/Ude
浏览 0提问于2018-04-18得票数 0
在Visual Studio中编译我的DLL项目时(仅在包含lncppapi.h之后)，会抛出错误:未指定平台。
我在Build > Configuration Manager中尝试了一些选项。我试着指向Win32和x64，但没有成功，但我对自己在做什么几乎一无所知。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2015-09-18得票数 3
这是C++的有效行吗？这是什么意思？
#
这个呢？
# // a comment
最近的编译器似乎忽略了它，没有错误，也没有警告。
“什么都不做”吗？我有一个头文件，当使用g++ 7.4.0编译时，其中有一个“兼容性”部分。在不活动的#if分支中排除这一行的编译器似乎不会出错。
注: gcc 7.4.0在特拉维斯CI上的Debian仿生版(本文撰写时)被这些台词绊倒了。
浏览 2提问于2020-05-29得票数 3
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3回答
我有以下工作代码：
imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy='mean', axis = 0)
imputer = imputer.fit(X_train[['Age']])
X_train['Age'] = imputer.transform(X_train[['Age']])
这向我发出了以下警告：
值正试图设置在来自DataFrame的片的副本上。尝试使用.locrow_indexer，col_indexer = value代替
当我使用下
浏览 0提问于2018-10-18得票数 2
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values= np.NaN, strategy='most_frequent')
imputer = imputer.fit(cat_vars[:,2:4])
cat_vars[:,2:4] = imputer.transform(cat_vars[:,2:4])
上面是我的代码，用于用列索引中最常见的值替换丢失的值，从2开始到3。请建议为什么会出现此错误。提前谢谢。
TypeError
浏览 0提问于2021-11-28得票数 0
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我知道这个问题以前已经问过很多次了，但是我真的是一个学习python和机器的新手，在尝试了很多次之后，我终于在这里发布了。如果可能的话，请原谅我这样的问题。
我有这样的数据集，用csv格式
YearsExperience Salary
1.1 39343
1.3 46205
1.5 37731
2 43525
2.2
2.9 56642
正如您在经验
浏览 5提问于2018-01-07得票数 1
回答已采纳
我有一个Class列，它可以是1、2或3，另一个列Age包含一些丢失的数据。我想估算每个Class组的平均Age。
我想沿着这个方向做一些事情：
grouped_data = df.groupBy('Class')
imputer = Imputer(inputCols=['Age'], outputCols=['imputed_Age'])
imputer.fit(grouped_data)
对此有什么解决方法吗？
耽误您时间，实在对不起
浏览 5提问于2018-09-10得票数 1
回答已采纳
1回答
代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
Dataset = pd.read_csv('/Users\HANISH\Desktop\mllearning\Datapreprocessing\Data.csv')
X = Dataset.iloc[:,:-1]
Y = Dataset.iloc[:,-1]
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np
浏览 18提问于2022-05-27得票数 0
回答已采纳
我试图用NaN替换数据中缺少的两个SimpleImputer值。我按以下方式加载我的数据；
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('country-income.csv', header=None)
df.head(20)
📷
正如我们所看到的，我有两个NaN值，我试图用SimpleImputer替换它，并得到以下错误：
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', fill_value=None)
impu
浏览 0提问于2022-10-30得票数 0
回答已采纳
对于我的机器学习代码，我有一些带有'?‘的未知值在我的csv文件中。因此，我尝试用'Nan‘替换它们，但它抛出了一些错误。以下代码用于替换“？”我用过的。有没有人能解决这个问题？提前感谢！
import numpy
import pandas as pd
import matplotlib as plot
import numpy as np
df = pd.read_csv('cdk.csv')
x=df.iloc[:,0:24].values
y=df.iloc[:,24].values
from s
浏览 2提问于2018-08-26得票数 1
我是ML的新手，我正在学习如何使用Imputer来填充数据集中丢失的数据。这是我遇到的几行代码
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])
现在我无法理解fit和转换函数的作用。如果有人能帮忙，那就太好了。谢谢。
浏览 0提问于2020-04-16得票数 -1
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_value = 'NaN', strategy = 'mean')
imputer = imputer.fit(X[ : , 1:3]) # This line is generating the error
X[ : , 1:3] = imputer.transform(X[ : , 1:3])
我应该如何处理这个错误？
浏览 0提问于2020-05-05得票数 -3
1回答
我想从数据集中用平均值方法计算mssing值，但它给了我
错误不可摘类型：“切片”
代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dataset= pd.read_csv('Data.csv')
m=dataset.iloc[:,:-1].values
X= pd.DataFrame(m)
n=dataset.iloc[:,-1].values
Y= pd.DataFrame(n)
from sklearn.preprocessing import Imputer
浏览 1提问于2019-01-25得票数 0
Python 3.6.7 IPython 7.4.0导航器/Spyder 嗨，我在使用这段代码时得到了TypeError: '(slice(None, None, None), slice(1, 3, None))' is an invalid key #Importing Libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#Importing the Dataset
dataset = pd.read_csv("Data.csv")
#Ind
浏览 72提问于2019-04-09得票数 0
输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值--我首先导入数据集，然后将其归责，但它会阻塞！
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
x = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, 3].values
from sklearn.impute import
浏览 2提问于2020-06-16得票数 0
2回答
我有一个284个特性的数据集，我正在尝试使用scikit-learn来推断，但是，当功能的数量更改为283时，我得到了一个错误：
imputer = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = "mean")
imputer = imputer.fit(data.iloc[:,0:284])
df[:,0:284] = imputer.transform(df[:,0:284])
X = MinMaxScaler().fit_transform(df)
----------------------------------
浏览 8提问于2020-03-04得票数 2
回答已采纳
2回答
我开始使用v17 of Hapi.js，在使用预处理程序时遇到了问题。
我想将用户保存到数据库中，但是首先我使用预处理程序来检查用户是否已经存在。如果用户存在，我想抛出一个错误。我的路线也是如此..。
module.exports = {
method: "POST",
path: "/users",
config: {
auth: false,
pre: [{ method: verify_unique_user}],
handler: create_user.create
}
}
浏览 0提问于2018-09-18得票数 0
回答已采纳
我试着编译这个小代码。但似乎，我看到了一个错误的结果。知道吗，我哪里出错了？
int a=2,b=3;
#if a==b
printf("\nboth are equal.\n");
#endif
输出：
两者是平等的。
浏览 2提问于2014-09-23得票数 1
回答已采纳
2回答
在我的数据集中，其中一列是布尔值，并且在数据集中和其他连续变量列中有缺失值，这些值被成功地替换为它们的平均值。但是均值不能代替缺失的布尔值。那么如何替换这些值呢？
请注意，在我的数据集中，布尔值是1或0。
下面是替换连续缺失值的代码：
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imputer.fit(x)
x = imputer.transform(x)
谢谢
浏览 0提问于2021-07-19得票数 3
3回答
通过使用项目中多个位置的键字符串，我可以访问存储在NSUserDefaults中的对象。为了避免在键入键字符串时出错，我希望在global中进行设置。有可能吗?？
[[NSUserDefaults standardUserDefaults] objectForKey:@"UD_GPS_LAST_UPDATE"];
浏览 0提问于2013-04-15得票数 3
回答已采纳
1回答
我的数据集中有一个“Date”列，它缺少值。我想采用该专栏的方法，到目前为止，我已经尝试了以下内容：
from sklearn.preprocessing import Imputer
df = pd.read_csv('train.csv')
imputer = Imputer(missing_values='Nan',strategy ='mean',axis=0)
imputer=imputer.fit(df[:,16])
df[:,16]=imputer.transform(df[:,16])
这给了我一个错误的unhashable类
浏览 14提问于2018-02-16得票数 0
我想用sklearn SimpleImputer的平均值填充np.nan值，但引发了一个valueError。
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
imputer.fit(house_numeric)
浏览 24提问于2019-07-25得票数 0
3回答
我有一个响应xml，其中包含如下代码行
<Description>DVD +/- RW Drive (read/write CD & DVD)</Description>
当尝试读取此xml响应并将其加载到xml文档时，会抛出错误，因为在解析EntityName时发生错误。
我已经将上面的代码行改为
<Description>DVD +/- RW Drive (read/write CD and DVD)</Description>
尽管如此，错误仍然存在，有人能指导我哪里出了错吗？
浏览 0提问于2011-07-05得票数 0
我在使用AraBERT时出错了，
from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
model_name = "bert-base-arabertv2"
arabert_prep = ArabertPreprocessor(model_name=model_name, keep_emojis=False)
text = "ولن نبالغ إذا قلنا إن هاتف أو كمبيوتر المكتب في زمننا هذا ضروري"
arabert_prep.preprocess(text)
浏览 25提问于2022-01-28得票数 0
6回答
大家好，我正在学习机器，一开始代码运行良好，但是第二天，当我再次执行代码时，它开始警告我如何处理数据集中丢失的数据，我不知道问题出在哪里，但是有谁知道解决方案？
源代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data.csv')
x = dataset.iloc[:, :-1]
y = dataset.iloc[:, 3]
from sklearn.preprocessing import Imputer
imp
浏览 2提问于2019-01-09得票数 3
回答已采纳
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean',axis=0)
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])
X[:, 1:3]=imputer.transform(X[:, 1:3]) 你能告诉我上面的代码是做什么的吗？我对计算机了解不多。请帮帮忙！
浏览 86提问于2017-05-30得票数 7
回答已采纳
2回答
我正在为一个愚蠢的问题而苦苦挣扎，而我似乎无法解决这个问题。我在我的应用程序中所做的基本操作如下：
我将所有RSS内容下载到本地数据库，包括每个提要(图像)的附件，但并不是每个提要都包含图像。
在100个提要中，大约有10个不包含图像，不包含图像的提要会发生什么，如下图所示：
由于某种原因，没有图像的提要获取了前一个提要的图像...
我将把我所有的代码放在下面，希望有人能告诉我我到底做错了什么……
这部分是我下载图像到本地存储的地方，这个功能工作正常，但是由于某种原因，没有附件的提要得到了以前的提要的附件，发送回它...
for (Message msg : wildLife){
浏览 0提问于2011-06-02得票数 0
回答已采纳
我有以下代码，其中sp_col是我的dataframe df_1的切片列：
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.NaN,strategy='mean')
sp_col =df_1.iloc[:-1,9:28].values.reshape(-1,1)
# print(sp_col.isnull().sum())
for items,j in sp_col.items():
im2 = sp_
浏览 0提问于2021-08-20得票数 0
回答已采纳
我试图使用反向工程生成一个类图，但正在发生以下情况：
在第11行分析C:\Documents和Settings\Meus documentos\EA_Documentos\Modelos\Environment\class\Factory.h时出错。
您可能需要定义语言宏。
在第99行解析C:\Documents和Settings\Meus documentos\EA_Documentos\Modelos\Environment\class\Model.h时出错。意外符号: ISIMModel
您可能需要定义语言宏。
还有更多的这些。
这是CSIMEnvironmentModel.h中
浏览 0提问于2013-07-29得票数 0
回答已采纳
我下载了，但是当我试图构建它时，我会得到以下错误：
在项目‘高级UI’上运行构建器'BlackBerry预处理生成器‘时出错。
不能将org.eclipse.jdt.internal.launching.StandardVM转换为net.rim.ejde.A.J.M。
我在用：
月食3.5
Blackberry 5.0.0.25 - Windows 7
你知道会有什么问题吗？
浏览 6提问于2010-11-24得票数 1
回答已采纳
如何修复TypeError:对于输入类型不支持ufunc 'isnan‘，并且根据“安全”规则不能安全地强制输入到任何受支持的类型？
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer=Imputer(missing_values="np.nan",strategy="mean",axis=0)
imputer=imputer.fit(x[:,1:3])
x[:,1:3]=imputer.transform(x[:,1:3])
追溯(最近一次调用)：文件""，第3行，在imputer=imp
浏览 0提问于2019-10-16得票数 0
1回答
简短的问题：
是否允许将字符串连接宏+、-之类的特殊标志连接起来？例如,
#define OP(var) operator##var
OP(+)会扩展到operator+吗？
确切问题：
#include "z3++.h"
#include <unordered_map>
namespace z3 {
z3::expr operator+(z3::expr const &, z3::expr const &);
}
typedef z3::expr (*MyOperatorTy)(z3::expr const &, z3::expr co
浏览 2提问于2014-08-01得票数 4
回答已采纳
1回答
这是一个包含10个特性和一个类的癌症数据集。
X=df.iloc[:,1:10].values
y=df.iloc[:,[-1]].values
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer=Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=1)
imputer=imputer.fit(X)
X=imputer.transform(X)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_trai
浏览 0提问于2018-03-25得票数 1
回答已采纳
我尝试了#error MY_DEFINE，但当它抛出错误时，它所做的只是回显"MY_DEFINE“。
谢谢!
浏览 0提问于2010-06-18得票数 2
回答已采纳
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data-hw1.csv')
x = dataset.iloc[:, :-1].values #get a copy of dataset exclude last column
y = dataset.iloc[:, -1].values #get array of dataset in last column
from sklearn.impute import Simple
浏览 1提问于2020-08-29得票数 1
回答已采纳
我正在编写一些应用程序逻辑，可以识别对IIS5ASPX页面的格式错误或恶意的http post数据请求。终止错误请求的最有效方法是什么？
在识别出错误请求时，将不会有缓冲输出，并且C#函数出口堆栈很浅。
我目前的预感是，response.End()的额外混乱加上它的线程终止异常，在DOS攻击情况下可能比常规的204“无内容”响应更具破坏性。
从一些角度来看我的站点正在做什么，所有的aspx命中都会导致数据库查询活动，比如说10ms到300ms，所以在0.5ms内响应一个格式错误的请求作为一个常规的204应答代表了一大笔节省。
浏览 4提问于2009-09-08得票数 1
回答已采纳
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