Python 考拉与Sklearn-ValueError不兼容：无法将字符串转换为float:'；x'；

我尝试适应与Pandas配合良好的代码：

import pandas as pd
from databricks import koalas as ks
from sklearn import preprocessing

pdf = pd.DataFrame({'x':range(3), 'y':[1,2,5], 'z':[100,200,1000]})

df = ks.from_pandas(pdf)

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
result = min_max_scaler.fit_transform(df)

它在最后一行失败，出现以下错误：

ValueError: could not convert string to float: 'x'

似乎考拉中的标题行被

fit\u transform

函数解释为正常行

有什么解决办法吗

---

谢谢。

换衣服你会更进一步

df = ks.from_pandas(pdf)

到

---

要在熊猫和考拉数据框中显式地将索引列设为

x

。

您可以通过更改

df = ks.from_pandas(pdf)

到

---

要在熊猫和考拉数据帧中显式地将索引列设为

x

。

如果将

df

转换为numpy数组，则此操作有效。在创建您的

df

：

df=df.to_numpy（）

@prp:Cool，谢谢。但在不将考拉df转换为Numpy阵列的情况下，是否可以使用sklearn？我认为考拉的整个想法是从熊猫的结构中获益，同时处理更大的数据量。如果我转换成Numpy，那么我就失去了这个好处。如果你将

df

转换成Numpy数组，它就会起作用。在创建您的

df

：

df=df.to_numpy（）

@prp:Cool，谢谢。但在不将考拉df转换为Numpy阵列的情况下，是否可以使用sklearn？我认为考拉的整个想法是从熊猫的结构中获益，同时处理更大的数据量。如果我转换成Numpy，那么我失去了这个好处。