Question

我正在运行下面的代码，它在第一次迭代时运行正常，当第二次迭代启动时，它给了我一个关键错误。我注意到有一个字符串＆＃34; L＆＃34;第二次迭代开始时自动添加到密钥。链接到我的代码：

我正在使用的数据链接如下：

不确定为什么会这样。有人请让我知道导致问题的原因。非常感谢帮助!! class A{ int id; String nameA; List<D> listOfDs; } class D{ int id; String name; }

Answer 1

现在，我只关注您的get_numpy_data定义，并认为它并不像您期望的那样有效。例如，行

features_train, output_train = get_numpy_data(df_housePrice_train, feature_list, 'price')

似乎修改了df_housePrice_train。 output_train成为包含字符串"price"的np数组。

<强>更新

行distances = []应该在函数compute_distances内。此函数会在每次执行时将元素附加到distances。接下来，将一些元素的索引（位置）应用于数据帧。在第一次执行时，一切正常，但后来列表增长，一些索引变大 - 超过数据框的大小。

更新2

为了完整性：KeyError: 6818L表示长整数6818（L表示此处的类型）不是df_housePrice_train中的有效密钥。

需要修改代码：

## KNN.py, line 61:
#distances = []        # <- delete this line

def compute_distances(features_instances, features_query):
    distances = []     # <-- add here
    # rest of the function body...

第二次迭代在Pandas / Numpy中添加额外的字符

1 个答案: