Countvectorizer scikit-learn 中的 TypeError：预期的字符串或缓冲区答案

【问题标题】：TypeError in Countvectorizer scikit-learn: Expected string or bufferCountvectorizer scikit-learn 中的 TypeError：预期的字符串或缓冲区
【发布时间】：2016-12-31 03:54:17
【问题描述】：

我正在尝试解决分类问题。当我将文本提供给 CountVectorizer 时，它会给出错误：

预期的字符串或缓冲区。

我的数据集有什么问题，因为它包含数字和单词的消息混合，甚至特殊字符也在消息中。

示例消息如下所示：

0         I have not received my gifts which I ordered ok
1                 hth her wells idyll McGill kooky bbc.co
2                                   test test test 1 test
3                                                    test
4                         hello where is my reward points
5       hi, can you get koovs coupons or vouchers here...

这是我用来做分类的代码：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
df = pd.read_excel('training_data.xlsx')
X_train = df.message
print X_train.shape
map_class_label = {'checkin':0, 'greeting':1,'more reward options':2,'noclass':3, 'other':4,'points':5,
                           'referral points':6,'snapbill':7, 'thanks':8,'voucher not working':9,'voucher':10}
df['label_num'] = df['Final Category'].map(map_class_label)
y_train = df.label_num
vectorizer = CountVectorizer(lowercase=False,decode_error='ignore')
X_train_dtm = vectorizer.fit_transform(X_train)

【问题讨论】：

@jezrael 最终类别是对应于每条消息的类标签（文本数据），我通过映射到 label_num 列将其更改为数值。它在我只是没有显示的数据集中没有丢失。当我尝试使用 countvectorizer 拟合和转换消息时出现问题。
我的解决方案是否有效？

标签： python-2.7 pandas dataframe scikit-learn text-classification

【解决方案1】：

您需要通过astype 将列message 转换为string，因为数据中有一些数值：

df = pd.read_excel('training_data.xlsx')
df['message'] = df['message'].values.astype('unicode')
...
...

【讨论】：

由于 UnicodeEncodeError 错误而无法转换。我也试过 df.message.apply(str)。
嗯，我有一个想法——可以在 Excel 列 message 中设置为字符串吗？
非常感谢。

【解决方案2】：

我只传递一个字符串得到了同样的错误，像这样：

cv.fit_transform('Making my way down,')

相反，您必须传递一个带有字符串的列表，如下所示：

cv.fit_transform(['Making my way down,', ])

【讨论】：