Python 黑色星期五数据集与蟒蛇的线性回归

我试图用anaconda和黑色星期五的数据集来预测购买量 这是我的密码

    train=pd.read_csv("C:\\Users\\User\\Documents\\data sets\\train.csv")
    test=pd.read_csv("C:\\Users\\User\\Documents\\data sets\\test.csv")
    import numpy as np
    frames=[train,test]
    data=pd.concat(frames)
    print(data.shape)
    data.head()
    data.isnull().any()
    data.fillna(999,inplace=True)
    data.head(20)
    data.Age[data["Age"]=="0-17"]="15"
    data["Age"].head(10)
    data.Age[data["Age"]=="18-25"]="21"
    data.Age[data["Age"]=="26-35"]="30"
    data.Age[data["Age"]=="36-45"]="40"
    data.Age[data["Age"]=="46-50"]="48"
    data.Age[data["Age"]=="51-55"]="53"
    data.Age[data["Age"]=="55+"]="60"
   data.Stay_In_Current_City_Years[data["Stay_In_Current_City_Years"]=="4+"]
   ="4"
   data["Age"]=data["Age"].astype(int)
   data["Stay_In_Current_City_Years"]=data["Stay_In_Current_City_Years"].
   astype(int)
   data.dtypes
   data["Marital_Status"]=data["Marital_Status"].astype(int)
   data["Occupation"]=data["Occupation"].astype(int)
   data["Product_Category_1"]=data["Product_Category_1"].astype(int)
   data["Product_Category_1"]=data["Product_Category_1"].astype(int)
   data["Product_Category_2"]=data["Product_Category_2"].astype(float)
   data["Product_Category_3"]=data["Product_Category_3"].astype(float)
   data["Purchase"]=data["Purchase"].astype(float)
   sex=pd.get_dummies(data["Gender"]).iloc[:,1:]
   data1=pd.concat([data,sex],axis=1)
   city=pd.get_dummies(data["City_Category"]).iloc[:,1:]
   data1=pd.concat([data,sex,city],axis=1)
   # cross validation and creating the features and the target variable 
   from sklearn.cross_validation import train_test_split
   y=data1["Purchase"]
   x=data1[["Age","City_Category","Gender","Marital_Status","Occupation",
 "Product_Category_1","Product_Category_2","Product_Category_3","Product_ID"
  ,"Stay_In_Current_City_Years","User_ID","M","B","C"]]
  x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y)
   # building the regration
   from sklearn import linear_model
   reg=linear_model.LinearRegression()
   reg.fit(x_train,y_train)

但我一直在想：

    ValueError: could not convert string to float: 'P00100642'

这是什么意思？为了运行回归，我还需要将其他特性转换为整数吗？ 我怎样才能修好它？

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谢谢：）

机器学习算法只接受数字数据。列

Purchase\u ID

没有数字数据，因为它以“P”开头。您正试图传递它，因为它将因此获得错误

注意这些值中的模式，您将看到每个条目都以“

P00

”开头。由于它是一个字符串，因此可以将其替换为零

试试这个：

data['Product_ID'] = data['Product_ID'].str.replace('P00', '')

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在此之后，您可以使用

StandardScaler

缩小值，您的代码的哪一行给出了错误？我想说是您的

astype（float）

给出了错误，所以您最好检查您试图转换的数据是什么，为什么您希望它是float（即表示float的字符串）为什么它不是你所期望的…这行：reg.fit（x_-train，y_-train）