Python 值错误：无法将字符串转换为浮点值

ValueError回溯（最近的调用 最后）在（） ---->1 enc.fit_变换（X）

中的~\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\preprocessing\data.py fit_transform（自我、X、y）2017年“2018年回报” _选择变换（X，自适配变换， ->2019 self.categorical_功能，copy=True）2020 2021 def_转换（self，X）：

中的~\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\preprocessing\data.py _transform_selected（X，transform，selected，copy）1807 X：阵列或稀疏矩阵，形状=（n_样本，n_特征_new）1808
""" ->1809 X=检查数组（X，接受稀疏=csc'，复制=复制，数据类型=浮动\u数据类型）1810 1811如果存在（选中， 6.字符串类型）和所选==“全部”：

中的~\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\utils\validation.py 检查数组（数组、接受稀疏、数据类型、顺序、副本、， 强制所有有限，确保2d，允许nd，确保最小样本， 确保\u最小\u功能，警告\u数据类型，估计器） 431力（所有有限） 432其他： -->433 array=np.array（array，dtype=dtype，order=order，copy=copy） 434 435如果确保_2d：

ValueError:无法将字符串转换为浮点：“性别”

从这个帖子上,

您可以看到，它不工作，但与整数。然而，现在，文档中说它可以处理整数

也许您应该更新您的版本，因为它应该能够转换字符串

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对我来说，编辑中的一段代码非常有效。

使用

scikit-learn-0.20.3

和

scipy-1.2.1

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X=[['gender', 1], ['NationalITy', 2], ['PlaceofBirth', 3],['StageID', 4], ['GradeID', 5], ['SectionID', 6],['Topic', 7], ['Semester', 8], ['Relation', 9],['raisedhands', 1], ['VisITedResources', 2], ['AnnouncementsView', 3],['Discussion', 4], ['ParentAnsweringSurvey', 5], ['ParentschoolSatisfaction', 6],['Class',7]]
enc.fit_transform(X)