如何使用sklearn拟合一个n维数组，它是x（输入）的一列数据框？

【问题标题】：How to fit an n dimentional array which is a coulmn of dataframe for x(input) using sklearn?如何使用sklearn拟合一个n维数组，它是x（输入）的一列数据框？
【发布时间】：2021-03-03 05:39:15
【问题描述】：

X = scaler.fit_transform(np.array(data.iloc[:, :-1], dtype = float))

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

我有 8 列的数据框，有些列包含超过 1000 个样本的数组。现在我面临类型错误。请帮助我将 n 维数组数据作为输入进行拟合

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

在所需列中使用 .values

X = scaler.fit_transform(data[["columns", "you", "want"]].values)

您似乎想跳过最后一列（我猜是因为它包含标签）。

X = scaler.fit_transform(data[data.columns[:-1]].values)

【讨论】：

你实际上不能像那样索引列，你需要用一个列表来索引，例如data[["columns", "you", "want"]].