scikit-learn报”ValueError: could not convert string to float: ‘{value}’ “的原因以及解决办法

出现这个错误信息的原因是因为你在使用scikit-learn库的时候，输入的数据中包含了字符串类型的数值，而scikit-learn库默认只接受数值类型的数据。下面介绍一些可能的解决方案：

将字符串数据转化为数值类型数据

可以使用pandas库中的apply函数，将所有的字符串数据转化为浮点型数据。具体代码示例如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据

def str2float(x):
    try:
        x = float(x)
    except:
        x = None
    return x

df = df.apply(lambda x: x.apply(str2float))  # 将数据中的所有数据转化为浮点型

删除含有字符串数值的列

如果在处理数据时，一些列中有大量的字符串数值，可以考虑直接删除这些列，使得数据中只有数值型数据，从而避免出现“could not convert string to float”这个错误。具体实现如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据

non_num_cols = [x for x in df.columns if df[x].dtype == object] # 提取所有的字符串类型列

df = df.drop(columns=non_num_cols) # 删除所有的字符串类型列

将含有字符串数值的行删除

如果在处理数据时，一些行中有包含字符串数值的值，可以考虑直接删除这些行，使得数据中只有数值型数据，从而避免出现“could not convert string to float”这个错误。具体实现如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据

drop_index = []
for i in range(len(df)):
    for j in range(len(df.columns)):
        if df.iloc[i,j] == 'NaN' or df.iloc[i,j] == '':
            drop_index.append(i)

df = df.drop(drop_index) # 删除所有含有字符串数值的行