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值錯(cuò)誤:無(wú)法將字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。用 Pandas 打開(kāi) CSV 文件

值錯(cuò)誤:無(wú)法將字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。用 Pandas 打開(kāi) CSV 文件

我正在嘗試打開(kāi)一個(gè)用于決策樹(shù)學(xué)習(xí)的 CSV 數(shù)據(jù)集。當(dāng)我運(yùn)行代碼時(shí),結(jié)果出現(xiàn)值錯(cuò)誤。我認(rèn)為問(wèn)題出在逗號(hào)上,但我不知道如何處理它。import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics col_names = ['pregnant', 'glucose', 'bp', 'skin', 'insulin', 'bmi', 'pedigree', 'age', 'label']pima = pd.read_csv(r'D:\MachinLearning\MyDataSets_Implementations\pima-indians-diabetes.csv', header=None, names=col_names)pima.head()一些數(shù)據(jù)集行如下:    Pregnancies,Glucose,BloodPressure,SkinThickness,Insulin,BMI,DiabetesPedigreeFunction,Age,Outcome6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,08,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1 1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,00,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1 5,116,74,0,0,25.6,0.201,30,0
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天涯盡頭無(wú)女友

TA貢獻(xiàn)1831條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

我根本沒(méi)有收到錯(cuò)誤。在pd.csv_read(... sep=","). 您還應(yīng)該添加(..., skiprows=1)該函數(shù),以不將文件頭作為第一個(gè)數(shù)據(jù)行讀取。


import pandas as pd

col_names = ['pregnant', 'glucose', 'bp', 'skin', 'insulin', 'bmi', 'pedigree', 'age', 'label']


csv_path = r'D:\MachinLearning\MyDataSets_Implementations\pima-indians-diabetes.csv'

pima = pd.read_csv(csv_path, header=1, names=col_names, sep=",", skiprows=1)

print(pima.head())

給出輸出



pregnant  glucose  bp  ...  pedigree  age  label 

6 148 72 35 0   33.6 0.627 50      1 1       85  66  ...     0.351   31      0

8 183 64 0  0   23.3 0.672 32      1 1       89  66  ...     0.167   21      0

0 137 40 35 168 43.1 2.288 33      1 5      116  74  ...     0.201   30      0


[3 rows x 9 columns]


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反對(duì) 回復(fù) 2022-07-26
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