Pandas und scikit-learn: KeyError: [...] nicht im index

Verstehe ich nicht, warum erhalte ich die Fehlermeldung KeyError: '[ 1351 1352 1353 ... 13500 13501 13502] not in index' wenn ich diesen code ausführen:

cv = KFold(n_splits=10)

for train_index, test_index in cv.split(X):
    f_train_X, f_valid_X = X[train_index], X[test_index]
    f_train_y, f_valid_y = y[train_index], y[test_index]

Benutze ich X (ein Pandas dataframe) aufteilen, ich cv.split(X).

X.shape
y.shape
Out: (13503, 17)
Out: (13503,)
InformationsquelleAutor ScalaBoy | 2018-06-28
  1. 16

    Das problem ist die Art, wie Sie versuchen, den index der X mit X[train_index].
    , Die Sie verwenden müssen .loc oder .iloc da haben Sie pandas dataframe.

    Verwenden Sie diese

    cv = KFold(n_splits=10)

for train_index, test_index in cv.split(X):
    f_train_X, f_valid_X = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
    f_train_y, f_valid_y = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]

    1. Weg: Beispiel für die Verwendung iloc

    import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

df[[1,2]]
#KeyError: '[1 2] not in index'

df.iloc[[1,2]]
#    A   B   C   D
#1  25  97  78  74
#2   6  84  16  21

    2. Weg: Beispiel von Konvertierung pandas zu numpy im Voraus

    df = df.values

#now this should work fine
df[[1,2]]
#array([[25, 97, 78, 74],
#      [ 6, 84, 16, 21]])
    • Vielen, vielen Dank! Bedeutet es, dass X[train_index] benötigt numpy-array?
    • Die Standard-Indizierung von scikit-learn-Funktionen erwarten numpy-arrays. Verwenden .iloc oder verwenden Sie X = X.values im Voraus. Bitte betrachten Sie meine Antwort zu akzeptieren
    InformationsquelleAutor makis
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