python中的获取值错误

我试图在python 2.7 anaconda框架中使用隔离林作为分类器，下面是我的示例代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import IsolationForest

rng = np.random.RandomState(42)
import pandas
from pandas import read_csv
from numpy import set_printoptions

filename1 = 'path/Cleanedinput.csv'
dataframe1 = read_csv(filename, names=names,low_memory=False)
Xtrain = dataframe1.values
Xtrain.shape
(996405L, 16L)
Xtrain[0:2]

array([[1744121620.0, 2590000000.0, '44846', '39770', '6', '100', 1L, '5', '290', 60L, '1', 1L, '-6', '46846', 12.9833, 77.5833], 
[1724121520.0, 2260000000.0, '12337', '31772', '6', '100', 1L, '1', '54', 60L, '1', 1L, '-6', '41637', 23.4833, 24.123]], dtype=object)

clf = IsolationForest(max_samples=10, random_state=rng)
clf.fit(X_train)

我的Xtrian数组看起来像

array([[1744121620.0, 2590000000.0, '44846', '39770', '6', '100', 1L, '5', '290', 60L, '1', 1L, '-6', '46846', 12.9833, 77.5833], 
[1724121520.0, 2260000000.0, '12337', '31772', '6', '100', 1L, '1', '54', 60L, '1', 1L, '-6', '41637', 23.4833, 24.123]], dtype=object)

但是我得到了一个值错误

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-0a80fca9c379> in <module>()
----> 1 clf.fit(X_train)

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\iforest.pyc in fit(self, X, y, sample_weight)
    157         # ensure_2d=False because there are actually unit test checking we fail
    158         # for 1d.
--> 159         X = check_array(X, accept_sparse=['csc'], ensure_2d=False)
    160         if issparse(X):
    161             # Pre-sort indices to avoid that each individual tree of the

C:\Anaconda\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)
    380                                       force_all_finite)
    381     else:
--> 382         array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
    383 
    384         if ensure_2d:

ValueError: could not convert string to float: -

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1层安装（X_系列）
C:\Anaconda\lib\site packages\sklearn\employee\iforest.pyc合适（自身、X、y、样本重量）
157#确保_2d=False，因为实际上存在单元测试检查失败
158#为1d。
-->159 X=检查数组（X，接受稀疏=['csc']，确保2d=False）
160如果是（X）：
161#预排序索引，以避免
检查数组中的C:\Anaconda\lib\site packages\sklearn\utils\validation.pyc（数组、接受稀疏、数据类型、顺序、复制、强制所有有限、确保2d、允许nd、确保最小样本、确保最小特征、警告数据类型、估计器）
380力（全部有限）
381其他：
-->382 array=np.array（array，dtype=dtype，order=order，copy=copy）
383
384如果确保\u 2d：
ValueError:无法将字符串转换为浮点：-

---

在数据类型方面，我是否缺少一些东西

您拥有的

Xtrain

变量中的一些数据表示为

字符串

，而不是

数值

值

在您提供的

Xtrain

中

array([[1744121620.0, 2590000000.0, '44846', '39770', '6', '100', 1L, '5', '290', 60L, '1', 1L, '-6', '46846', 12.9833, 77.5833],  [1724121520.0, 2260000000.0, '12337', '31772', '6', '100', 1L, '1', '54', 60L, '1', 1L, '-6', '41637', 23.4833, 24.123]], dtype=object)

'44846'，'39770..etc

是一个字符串值

---

查看此

Xtrain

的

dtype

，它是一个

对象

，将dtype转换为

float/int

，它应该可以工作。

您的csv有多少行？错误表示您正在尝试将

“-”

转换为浮点。您的csv中可能有

“-”

。在前两行中我看不到这一点，虽然我不确定这是怎么发生的，但似乎您的一个输入字符串只不过是一个减号。