我正在读取csv数据以建立模型。
我确实了解缺失值的处理方式，因此我已使用半径和零填充了它们。并删除了一些无关紧要的参数。
我手动检查了csv文件是否应用了empty值的过滤器。哪个字段为空，我试图填充它们。但是我仍然无法克服错误。
这是我的代码-
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
dataset = pd.read_csv("model__newdata.csv",header = 0)
#Data Pre-processing
data = dataset.drop('shift_location_id',1)
data = data.drop('status',1)
data = data.drop('city',1)
data = data.drop('open_positions',1)
#Find median for features having NaN
median_role_id, median_specialty_id = data['role_id'].median(),data['specialty_id'].median()
median_shift_id = data['shift_id'].median()
median_shift_id = data['specialty_id'].median()
data['shift_id'].fillna(median_shift_id, inplace=True)
data['role_id'].fillna(median_role_id, inplace=True)
data['specialty_id'].fillna(median_specialty_id, inplace=True)
data['years_of_experience'].fillna(0, inplace=True)
data['specialty_id'].fillna(0, inplace=True)
#Start training
labels = dataset.shift_location_id
train1 = data
algo = LinearRegression()
x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split(train1 , labels , test_size = 0.20,random_state =1)
# x_train.to_csv("x_train.csv", sep=',', encoding='utf-8')
# x_test.to_csv("x_test.csv", sep=',', encoding='utf-8')
algo.fit(x_train,y_train)
algo.score(x_test,y_test)
错误：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-27-99f96096832a> in <module>
32 # x_test.to_csv("x_test.csv", sep=',', encoding='utf-8')
33
---> 34 algo.fit(x_train,y_train)
ValueError: could not convert string to float: 'none'
任何建议如何解决这个问题？
编辑2- 发布前，我已经检查了ValueError: could not convert string to float: id。
如果您检查我是否没有遇到任何参数的数据类型，我将不胜感激。
ValueError：无法将字符串转换为浮点型：'none'
由于empty值，我遇到了问题。我已经尝试解决了无法解决我的问题的问题。这就是为什么我发布了这个问题。
编辑3
我试图检查是否有任何值isnull
data.isnull().values.any()
data.isnull().sum()
给出false和
shift_id 0
user_id 0
shift_organization_id 0
shift_department_id 0
role_id 0
specialty_id 0
years_of_experience 0
nurse_zip 0
shifts_zip 0
dtype: int64