将Pandas df转换为数字

Question

我正在尝试使用statsmodel来构建一些logit模型。我遇到了一个错误，它告诉我转换为浮动时出错。

logit = sm.Logit(logit_df.isFraud, logit_df.columns[1:])

ValueError: could not convert string to float: 'high_fraud_cities'

如果我删除了high_fraud_cities，我只会在另一列

上收到另一个错误

我有一个数据框：

• isFraud（二进制）
• 距离（整数）
• high_fraud_cities（二进制）
• is_mobile（binary）

isFraud distance high_fraud_cities is_mobile 0 24 1 0 1 371 1 1 0 8 0 0

我试图找到dtypes：

logit_df.dtypes

获得以下结果：

• 的int64
• float64
• 的int64
• INT32

我尝试了本网站推荐的一些方法，包括：

astype

logit = sm.Logit(logit_df.isFraud.astype(float), logit_df.columns[1:].astype(float))

to_numeric

logit_df.isFraud = pd.to_numeric(logit_df.isFraud, errors='coerce')

我导出到Excel以检查我是否有隐藏的字符串或NaN，但它没有显示任何此类问题。有关如何解决此问题的任何建议吗？

提前致谢！

Answer 1

您需要将培训列作为第二个参数传递给sm.Logit，更改您的代码如下：

train_columns = logit_df.columns[1:]
logit = sm.Logit(logit_df.isFraud, logit_df[train_columns])