Question

我正在尝试在Streamlit.io应用程序上拟合我的模型，但出现上述Value-Error。但这在Jupyter Notebook上不会给出相同的错误，请使用任何更好的方法都将有所帮助。

 
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\streamlit\ScriptRunner.py", line 311, in _run_script exec(code, module.__dict__)
File "C:\Users\8470p\app2.py", line 122, in  bow_transformer = CountVectorizer(analyzer=text_process).fit(messages['message'])
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py", line 1024, in fit self.fit_transform(raw_documents)
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py", line 1058, in fit_transform self.fixed_vocabulary_)
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py", line 962, in _count_vocab analyze = self.build_analyzer()
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py", line 339, in build_analyzer if self.analyzer == 'char':
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1555, in __nonzero__ self.__class__.__name__

在此处输入代码



    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.pipeline import Pipeline
    from sklearn.metrics import classification_report
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

    bow_transformer = 
    CountVectorizer(analyzer=text_process).fit(messages['message'])

    msg_train, msg_test, label_train, label_test = 
    train_test_split(messages['message'], messages['label'], test_size=0.2)

    pipeline = Pipeline([
      ('bow', CountVectorizer(analyzer=text_process)),  # strings to token 
    integer counts
    ('tfidf', TfidfTransformer()),  # integer counts to weighted TF-IDF scores
    ('classifier', MultinomialNB()),  # train on TF-IDF vectors w/ Naive Bayes 
    classifier
    ])

    NB_Clasifier = pipeline.fit(msg_train,label_train)

Answer 1

一个大线索是它可以在Jupyter笔记本电脑中使用，但不能在Streamlit中使用，这表明您的工作环境有所不同。

当未正确比较系列时，您看到的错误是从熊猫发出的。有一个very good explanation of this error on this stackoverflow answer。

但是，由于您的错误隐藏在sklearn中（而不是您自己的代码）中，因此，可以通过将Jupyter中使用的sklearn版本与使用Streamlit时安装的版本进行匹配来解决您遇到的问题。

如果用每种情况下使用的Pandas，SKlearn和Python版本（Jupyter和Streamlit）更新帖子，将更容易帮助您解决这一问题。

将整个追溯（不只是上半部分）以纯文本而不是屏幕快照的形式发布也可能有帮助。

感谢您试用Streamlit！

Streamlit ValueError：系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）

1 个答案: