Question

我正在运行Python 3，当我尝试运行此代码时：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
cv=train.dtypes.loc[train.dtypes=='object'].index
print (cv)

le=LabelEncoder()
for i in cv:
    train[i]=le.fit_transform(train[i])
    test[i]=le.fit_transform(test[i])

但是，我收到此错误：

le=LabelEncoder()
for i in cv:
    train[i]=le.fit_transform(train[i])
    test[i]=le.fit_transform(test[i])


Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-5-8739984f61b2>", line 3, in <module>
    train[i]=le.fit_transform(train[i])

  File "C:\Users\myname\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\label.py", line 127, in fit_transform
    self.classes_, y = np.unique(y, return_inverse=True)

  File "C:\Users\myname\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\arraysetops.py", line 195, in unique
    perm = ar.argsort(kind='mergesort' if return_index else 'quicksort')

TypeError: unorderable types: str() > float()

奇怪的是，如果我在数据中的指定列上调用编码器，则输出成功。例如：

le.fit_transform(test['Race'])

结果：

le.fit_transform(test['Race'])
Out[7]: array([2, 4, 4, ..., 4, 1, 4], dtype=int64)

我试过了：浮子（le.fit_transform（火车[I]）） STR（le.fit_transform（火车[I]））

两者都没有奏效。

有人可以提供帮助吗？

在for循环中使用Sklearn时出错

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