项目场景：

利用sklearn库构建决策树,使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()提供的方法----fit()决策树可视化的时候,我们看到程序报错了

问题描述

ValueError: could not convert string to float: ‘young’.

原因分析：

因为在fit()函数不能接收string类型的数据，通过打印的信息可以看到，数据都是string类型的。在使用fit()函数之前，我们需要对数据集进行编码，这里可以使用两种方法：

LabelEncoder：将字符串转换为增量值
OneHotEncoder：使用One-of-K算法将字符串转换为整数

解决方案：

为了对string类型的数据序列化，需要先生成pandas数据，这样方便我们的序列化工作
原始数据->字典->pandas数据，编写代码如下：

    # -------------------------------原始数据->字典->pandas----------------------------------lenses_target = []  # 提取每组数据的类别，保存在列表里for each in lenses:lenses_target.append(each[-1])lensesLabels = ['age', 'prescript', 'astigmatic', 'tearRate']  # 特征标签lenses_list = []  # 保存lenses数据的临时列表lenses_dict = {}  # 保存lenses数据的字典，用于生成pandasfor each_label in lensesLabels:  # 提取信息，生成字典for each in lenses:lenses_list.append(each[lensesLabels.index(each_label)])lenses_dict[each_label] = lenses_listlenses_list = []print(lenses_dict)  # 打印字典信息lenses_pd = pd.DataFrame(lenses_dict)  # 生成pandas.DataFrameprint(lenses_pd)    # 打印pandas.DataFrame# ---------------------------------------序列化---------------------------------le = LabelEncoder()  # 创建LabelEncoder()对象，用于序列化for col in lenses_pd.columns:  # 为每一列序列化lenses_pd[col] = le.fit_transform(lenses_pd[col])print(lenses_pd)

总结

至此我们就已经将对string类型的数据序列化了

【ValueError: could not convert string to float: ‘young‘】python利用pandas对string类型的数据序列化相关推荐

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【ValueError: could not convert string to float: ‘young‘】python利用pandas对string类型的数据序列化

项目场景：

问题描述

原因分析：

解决方案：

总结

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