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python - SimpleImputer TypeError：在“str”和“int”的实例之间不支持“<”

问题描述

当我尝试估算此数据集时遇到问题。当我尝试收集对象类项来估算它们时，它会引发此错误。

TypeError：“str”和“int”的实例之间不支持“<”

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

impNumeric = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
impCategorical = SimpleImputer(missing_values=np.nan, 
                               strategy='most_frequent')

objects = group1.select_dtypes(include=np.object)
imputed = impCategorical.fit(objects).transform(objects) # line error

标签： pythonpandasnumpyscikit-learn

解决方案

我遇到了同样的问题，我找到了解决方法！object能够包含类型的解释是一个很好的提示。就我而言，错误是：TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'NoneType'. 我仔细看了看：

df[df['categorical_column'].isnull()][categorical_columns]

确实，我混合了str和None。就我而言，修复明确说明了missing_values论点：

imputer_mod = SimpleImputer(missing_values=None, strategy='most_frequent')

在你的情况下，你混合了strand int。检查您的缺失值是如何编码的（可能通过0/ -1/-99等）并相应地调整您的missing_values论点。这应该可以解决问题！

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