我有一个 Dataframe
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1 2015-12-03 IE 1 0 M 32.0 US下面是我的代码：
from sklearn import tree
data['date'] = pd.to_datetime(data.date)
columns = [c for c in data.columns.tolist() if c not in ["test"]]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(data[columns], data["test"])我收到此错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-560-95a8a54aa939> in <module>()
4 from sklearn import tree
5 clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=2, min_samples_leaf = (len(data)/100) )
----> 6 clf = clf.fit(data[columns],data["test"])
C:\Users\SnehaPriya\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\tree\tree.pyc in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted)
152 random_state = check_random_state(self.random_state)
153 if check_input:
--> 154 X = check_array(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csc")
155 if issparse(X):
156 X.sort_indices()
C:\Users\SnehaPriya\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.pyc in check_array(array, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
371 force_all_finite)
372 else:
--> 373 array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
374
375 if ensure_2d:
TypeError: float() argument must be a string or a number我如何克服这个错误？
3条答案
按热度按时间xam8gpfp1#
IIUC还需要排除列
date：因为错误：
TypeError：float（）参数必须是字符串或数字，而不是“Timestamp”
nhhxz33t2#
保留日期（时间）列的解决方案：
nnvyjq4y3#
将日期时间保留为模型中的特性的想法
假设日期只与观察之后经过的时间有关，那么将datetime列作为模型中的一个特性保留的解决方案是将其转换为现在与datetime之间的时间差。
或者您可以直接将日期时间转换为整数。
注意：要将字符串转换为日期时间，传递
format=会使转换运行得更快（快25倍）。请参阅this post了解基准测试，如果您的日期时间列没有统一的格式，请参阅this post了解传递格式的方法。