TypeError: unhashable type

Question

我写了一小段代码来使用 sklearn 进行线性回归。

我创建了一个 2 列的 csv 文件（列名 X、Y 和一些数字）和当我读取文件时，我发现内容已正确读取 - 如下所示。

但是，当我尝试使用命令 datafile[:,:] 或 datafile[:,-1] 等来引用列时，出现 "unhashable type" 错误。

当我尝试在 sklearn 的线性回归中使用 X 作为响应，Y 作为预测变量时，出现如下所示的值错误。

我上网看了看，但无法弄清楚我的代码或文件有什么问题。请帮忙。

import pandas as pd
datafile=pd.read_csv('samplelinear.csv')
datafile

     X    Y    
0    0 1.440000 
1    1 33.220000 
. . . 

print datafile.__class__
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

datafile[:,:]
TypeError: unhashable type

datafile[:,:1]
TypeError: unhashable type


from sklearn.linear_model import LinearRegression
model=LinearRegression()

model.fit(datafile.X,datafile.Y)
ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [ 1 14]

Answer 1

如果你想使用数据帧的切片语法select，你必须使用

data.iloc[:,:1]

对于你的第二个问题，X 输入需要是一个矩阵，而不是一个向量，所以要么包括更多的列，要么使用语法：

model.fit(pd.DataFrame(datafile.X), datafile.Y)

Answer 2

切片 pandas 数据框的另一个较短选项是：

 data.ix[:,:1]

TypeError: unhashable type

TypeError: unhashable type

scikit-learn

sklearn-pandas