LabelEncoder：TypeError：'>'不支持'float'和'str'的實例

即使處理了缺失值，我也面臨着多個變量的這個錯誤。例如：LabelEncoder：TypeError：'>'不支持'float'和'str'的實例

le = preprocessing.LabelEncoder() 
categorical = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns.values) 
for cat in categorical: 
    print(cat) 
    df[cat].fillna('UNK', inplace=True) 
    df[cat] = le.fit_transform(df[cat]) 
#  print(le.classes_) 
#  print(le.transform(le.classes_)) 


--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-24-424a0952f9d0> in <module>() 
     4  print(cat) 
     5  df[cat].fillna('UNK', inplace=True) 
----> 6  df[cat] = le.fit_transform(df[cat].fillna('UNK')) 
     7 #  print(le.classes_) 
     8 #  print(le.transform(le.classes_)) 

C:\Users\paula.ceccon.ribeiro\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\label.py in fit_transform(self, y) 
    129   y = column_or_1d(y, warn=True) 
    130   _check_numpy_unicode_bug(y) 
--> 131   self.classes_, y = np.unique(y, return_inverse=True) 
    132   return y 
    133 

C:\Users\paula.ceccon.ribeiro\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\arraysetops.py in unique(ar, return_index, return_inverse, return_counts) 
    209 
    210  if optional_indices: 
--> 211   perm = ar.argsort(kind='mergesort' if return_index else 'quicksort') 
    212   aux = ar[perm] 
    213  else: 

TypeError: '>' not supported between instances of 'float' and 'str'

檢查，導致錯誤結果插件變量：

df['CRM do Médico'].isnull().sum() 
0

此外NaN值，這可能是造成這個錯誤？

來源

2017-09-25 pceccon

請張貼錯誤堆棧跟蹤。 – MarkWeston

完成，@MarkWeston。 – pceccon

使用 df[cat] = le.fit_transform(df[cat].astype(str)) 應該幫助

來源

2017-09-25 13:57:19 sgDysregulation

它確實如此。你知道爲什麼嗎？我已經使用dtypes將它們讀爲str。 – pceccon

它最有可能與熊貓中對象類型的定義有關，對象類型不一定意味着dtype str。當插入NaN值時，pandas強制類型改變 – sgDysregulation

LabelEncoder：TypeError：'>'不支持'float'和'str'的實例

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