Python 将sklearn函数应用于数据帧会产生ValueError（“未知标签类型：%r"；%y”）

以下代码给出了一条错误消息：

    >>> import pandas as pd
    >>> from sklearn import preprocessing, svm
    >>> df = pd.DataFrame({"a": [0,1,2], "b":[0,1,2], "c": [0,1,2]})
    >>> clf = svm.SVC()
    >>> df = df.apply(lambda x: preprocessing.scale(x))
    >>> clf.fit(df[["a", "b"]], df["c"])
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "C:\Users\Alexander\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", lin
     151, in fit
        y = self._validate_targets(y)
      File "C:\Users\Alexander\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", lin
     515, in _validate_targets
        check_classification_targets(y)
      File "C:\Users\Alexander\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.
    y", line 173, in check_classification_targets
        raise ValueError("Unknown label type: %r" % y)
    ValueError: Unknown label type: 0   -1.224745
    1    0.000000
    2    1.224745
    Name: c, dtype: float64

>>将熊猫作为pd导入
>>>从sklearn导入预处理，支持向量机
>>>数据帧（{“a”：[0,1,2]，“b”：[0,1,2]，“c”：[0,1,2]}）
>>>clf=svm.SVC（）
>>>df=df.apply（λx:preprocessing.scale（x））
>>>clf.fit（df[“a”、“b”]、df[“c”]）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“C:\Users\Alexander\Anaconda\lib\site packages\sklearn\svm\base.py”，lin
151，合身
y=自我验证目标（y）
文件“C:\Users\Alexander\Anaconda\lib\site packages\sklearn\svm\base.py”，lin
515，在_验证_目标
检查\u分类\u目标（y）
文件“C:\Users\Alexander\Anaconda\lib\site packages\sklearn\utils\multiclass”。
y“，第173行，检查分类目标
提升值错误（“未知标签类型：%r”%y）
ValueError:未知标签类型：0-1.224745
1    0.000000
2    1.224745
名称：c，数据类型：float64

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熊猫数据帧的数据类型不是一个对象，因此应用sklearn svm函数应该可以，但由于某些原因，它无法识别分类标签。导致此问题的原因是什么？

问题是，在缩放步骤之后，标签是浮点值的，这不是有效的标签类型；如果您转换为

int

或

str

它应该可以工作：

In [32]: clf.fit(df[["a", "b"]], df["c"].astype(int))
Out[32]: 
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
  decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
  max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
  tol=0.001, verbose=False)

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尝试

df[[“a”，“b”]]。值
和
df[“c”]。值
SKLearn通常需要数组，而不是数据帧。同样的问题，错误消息是：raise VALUERROR（“未知标签类型：%r”%y）VALUERROR:未知标签类型：数组（[-1.22474487,0,1.22474487]），当我尝试运行
df=df.apply（lambda x:preprocessing.scale（x））
我收到一个错误
TypeError:（“无法将ufunc subtract输出从dtype（'float64'）转换为dtype（'int64'）…
这很奇怪-我收到一些警告，我省略了这些警告，但没有错误消息..您使用的是什么版本的python？我使用的是python 2.7.11。