我正在研究一个庞大的数据集，我在将数值数组转换为稀疏数据时遇到了问题。
import pandas as pd
l = pd.read_csv('merge_from_ofoct.csv')
l.drop('Unnamed: 12', axis=1, inplace=True)
l.drop('CRS_ARR_TIME', axis=1, inplace=True)
l.drop('CRS_DEP_TIME', axis=1, inplace=True)
l = l[(l.T != 0).any()]
count_nan = len(l) - l.count() #gives the no. of rows with no values in it
l_no_missing = l.dropna() #Dropping the rows with missing values
f = l_no_missing #final dataframe with no missing values
count_nan = len(f) - f.count() #verifying if the missing vaules are removed
count_nan
airport_data = pd.read_csv('Airport_data.csv',
header = 0)
training.drop(training.columns[0], axis = 1, inplace = True)
f['CARRIER'] = f['UNIQUE_CARRIER']
f["CARRIER"] = pd.factorize(f["CARRIER"])[0]
CARRIER = f[['UNIQUE_CARRIER', 'CARRIER']].drop_duplicates()
training = f
training.drop('UNIQUE_CARRIER', axis = 1, inplace = True)
scalingDF = training[['DISTANCE']] # Numerical features
categDF = training[['MONTH', 'DAY_OF_MONTH', 'ORIGIN_AIRPORT_ID',
'DEST_AIRPORT_ID',
'CARRIER', 'DAY_OF_WEEK']] # Categorical features
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder() # Create encoder object
categDF_encoded = encoder.fit_transform(categDF)
type(categDF_encoded)
from scipy import sparse # Need this to create a sparse array
scalingDF_sparse = sparse.csr_matrix(scalingDF) #can't convert numerical array to sparse
TypeError Traceback（最近一次调用 最后）in（） 1来自scipy import sparse＃需要这个来创建一个稀疏数组 ----＆GT; 2 scalingDF_sparse = sparse.csr_matrix（scalingDF）
/Users/nikhil_maladkar/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/compressed.pyc 在 init （self，arg1，shape，dtype，copy） 67 self.format） 68来自.coo import coo_matrix ---＆GT; 69 self._set_self（self。 class （coo_matrix（arg1，dtype = dtype））） 70 71＃读取给定的矩阵尺寸，如果有的话
/Users/nikhil_maladkar/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/compressed.pyc 在 init （self，arg1，shape，dtype，copy） 29 arg1 = arg1.copy（） 30其他： ---＆GT; 31 arg1 = arg1.asformat（self.format） 32 self._set_self（arg1） 33
/Users/nikhil_maladkar/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/base.pyc 在asformat（自我，格式） 218回归自我 219其他： - ＆GT; 220返回getattr（自我，＆＃39;到＆＃39; +格式）（） 221 222 ################################################## ##################
/Users/nikhil_maladkar/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/coo.pyc 在tocsr（个体经营） 328 indptr = np.empty（M + 1，dtype = idx_dtype） 329 indices = np.empty（self.nnz，dtype = idx_dtype） - ＆GT; 330 data = np.empty（self.nnz，dtype = upcast（self.dtype）） 331 332 coo_tocsr（M，N，self.nnz，
/Users/nikhil_maladkar/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/sputils.pyc 在upcast（* args） 55返回t 56 ---＆GT; 57引发TypeError（＆＃39;类型不支持转换：％r＆＃39;％（args，）） 58 59
TypeError：类型不支持转换：（dtype（＆＃39; O＆＃39;），）