Python ValueError:无法将字符串转换为浮点：'；法兰集团'；

我正在尝试对我正在构建的神经网络数据集中的公司列表进行OneHotEncoding

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(), [1])], remainder='passthrough')
X = np.array(ct.fit_transform(X))

我收到了这个错误消息

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose/_column_transformer.py in _hstack(self, Xs)
    630                                             force_all_finite=False)
--> 631                                 for X in Xs]
    632             except ValueError:

/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose/_column_transformer.py in <listcomp>(.0)
    630                                             force_all_finite=False)
--> 631                                 for X in Xs]
    632             except ValueError:

/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
     72         kwargs.update({k: arg for k, arg in zip(sig.parameters, args)})
---> 73         return f(**kwargs)
     74     return inner_f

/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator)
    598                 else:
--> 599                     array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype)
    600             except ComplexWarning:

/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
     84     """
---> 85     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
     86 

ValueError: could not convert string to float: 'FLANG Group'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-86f247aff9da> in <module>
      3 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
      4 ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(), [1])], remainder='passthrough')
----> 5 X = np.array(ct.fit_transform(X))

/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose/_column_transformer.py in fit_transform(self, X, y)
    551         self._validate_output(Xs)
    552 
--> 553         return self._hstack(list(Xs))
    554 
    555     def transform(self, X):

/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose/_column_transformer.py in _hstack(self, Xs)
    631                                 for X in Xs]
    632             except ValueError:
--> 633                 raise ValueError("For a sparse output, all columns should"
    634                                  " be a numeric or convertible to a numeric.")
    635 

ValueError: For a sparse output, all columns should be a numeric or convertible to a numeric.

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose//u column\u transformer.py in_hstack（self，Xs）
630力（全部有限=假）
-->631表示X在Xs中]
632除值错误外：
/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose//u column\u transformer.py in（.0）
630力（全部有限=假）
-->631表示X在Xs中]
632除值错误外：
/应用程序/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py，在内部文件中（*args，**kwargs）
72 kwargs.update（{k:arg代表k，arg在zip中（sig.parameters，args）}）
--->73返回f（**kwargs）
74返回内部\u f
/检查数组中的Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py
598其他：
-->599数组=np.asarray（数组，顺序=order，dtype=dtype）
600除复杂警告外：
/asarray中的Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/numpy/core//u asarray.py（a，数据类型，顺序）
84     """
--->85返回数组（a，数据类型，副本=False，顺序=order）
86
ValueError:无法将字符串转换为浮点：“FLANG组”
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
3从sklearn.preprocessing导入OneHotEncoder
4 ct=列变压器（变压器=[（'encoder'，onehotcoder（），[1]）]，余数='passthrough'）
---->5X=np.数组（ct.拟合_变换（X））
/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose//u column\u transformer.py in fit\u transform（self，X，y）
551自验证输出（Xs）
552
-->553返回自我测试（列表（Xs））
554
555 def变换（自，X）：
/Applications/anaconda3/envs/tenserflowReal/lib/python3.7/site-packages/sklearn/compose//u column\u transformer.py in_hstack（self，Xs）
631表示X在Xs中]
632除值错误外：
-->633 raise VALUERROR（“对于稀疏输出，所有列都应”
634“为数字或可转换为数字。”）
635
ValueError：对于稀疏输出，所有列都应为数字或可转换为数字。

“FLANG Group”是我试图对其进行编码的公司名称之一

---

这些错误消息是什么意思？

我用数据集尝试了您的代码，它对我来说很好：

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
import pandas as pd

X = pd.read_csv("Updated_Set.csv", sep=';' ) 
ct = ColumnTransformer(transformers=[('encoder', OneHotEncoder(), [1])], remainder='passthrough')
X = np.array(ct.fit_transform(X))

---

你能提供你的数据“X”或它的一个伪数据吗？这样你的错误就可以用你的代码重现？当然。我该怎么做呢？看看这里的例子，代码可以用他们提供的数据在一行中运行。实际上，我在用最小的数据集创建可重现的代码时遇到了一些困难（我不熟悉编码），因此我选择了创建指向我的迷你数据集的链接。我希望这是可以接受的，并对由此造成的不便表示歉意。在本例中，X来自第2列（公司名称）-倒数第二栏。啊。谢谢你的努力。你可能知道我为什么会有这个问题吗？也许问题不在于那段代码，而在于我以前的代码？请接受我以前代码的链接。我很抱歉在这方面唠叨，但我真的需要帮助。在你的代码中，“X_-train”和“Y_-train”是“X_-train”"未定义。你能在你定义的地方添加代码吗？目前我无法运行。很抱歉。请忽略那些代码行。这是没有最后一段代码的代码。我想我知道我哪里出错了。我输入了错误的索引号。当我输入索引0时，它似乎起了作用。非常感谢你的t非常感谢您的付出和努力。