#python #pandas #matplotlib #jupyter-notebook #float64
Вопрос:
У меня возникли проблемы с моей формулой регрессии. в моем наборе данных нет никаких значений Nan, когда я просматривал свою базу данных и заменял пустые ячейки значением 0. У меня такое чувство, что это потому, что я прочитал в 3 разных базах данных? это мой текущий код:
import seaborn as sns
import pandas as pd
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from scipy import stats
covid = pd.read_csv(r'C:UsersISAACDocumentsBusiness AnalyticsCapstone projectcomplete covid database.csv')
covid.head()
covidEA = pd.read_csv(r'C:UsersISAACDocumentsBusiness AnalyticsCapstone projecteurope north america.csv')
covidEA.head()
covidEU = pd.read_csv(r'C:UsersISAACDocumentsBusiness AnalyticsCapstone projecteurope.csv')
covidEU.head()
feature = ['total_vaccinations']
label = ['new_deaths']
x = covidEU[feature]
y = covidEU[label]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y)
linreg = LinearRegression()
linreg.fit(x_train, y_train),
Комментарии:
1. Код, который вы опубликовали, выглядит нормально. Вы пробовали исследовать данные в кадрах данных, которые вы создаете из CSV? Ошибка (основанная на названии вашего поста) может быть вызвана чем-то другим, чем у НэН.
2. @AlexK Я посмотрел на свой набор данных и подумал , что это может быть из — за того, что у меня были некоторые отсутствующие значения, где у одной переменной было значение, а у переменной сравнения-нет, но я использовал excel «перейти к» — «специальный», чтобы заполнить пробелы значением 0, я не уверен, что еще попробовать. спасибо за комментарий
3. Вам нужно проверить содержимое ваших фреймов данных pandas.
read_csv()возможно, вы добавили несколько дополнительных строк или изменили значения. Просмотрите документацию по этойread_csv()функции и убедитесь, что вы используете ее правильно.