Question

我正在尝试在熊猫数据帧上运行随机森林。我知道数据框中没有null或无穷大，但在我拟合模型时会不断收到ValueError。大概是因为我有flaot64列，而不是float32；我也有很多类型为bool和int的列。有没有办法将所有float列更改为float32？

我已经尝试过重写CSV，并且可以肯定地说问题不在于此。我之前从未在float64s上运行随机森林时遇到过问题，因此我不确定这次出了什么问题。

labels = electric['electric_ratio']
electric = electric[[x for x in electric.columns if x != 'electric_ratio']]
electric_list = electric.columns
first_train, first_test, train_labels, test_labels = train_test_split(electric, labels)
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 1000, random_state=88)
rf_1 = rf.fit(first_train, train_labels)

我希望这可以适合模型，但始终如一地

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

Answer 1

要将所有float64列的dtypes更改为float32列，请尝试以下操作：

for column in df.columns:
    if df[column].dtype == 'float64':
        df[column] = df[column].astype(np.float32)

Answer 2

您可以对任何熊猫对象使用.astype() method来转换数据类型。

示例：

x = pd.DataFrame({'col1':[True, False, True], 'col2':[1, 2, 3], 'col3': [float('nan'), 0, None] })
x = x.astype('float32')
print(x)

Out[2]: 
   col1  col2  col3
0   1.0   1.0   NaN
1   0.0   2.0   0.0
2   1.0   3.0   NaN

然后您需要使用.fillna()文档处理任何NaN值，因为这是here

x = x.fillna(0)
Out[3]: 
   col1  col2  col3
0   1.0   1.0   0.0
1   0.0   2.0   0.0
2   1.0   3.0   0.0

如何更改熊猫中多列的数据类型

2 个答案: