在烧瓶中获取空值数组，但在 python 笔记本中获取正确值
Getting array with empty values in flask but get correct values in a python notebook
我正在制作一个基本的 Web 应用程序，它接受逻辑回归模型的输入和 returns 它所在的 class。这是预测代码：
test_data = pd.Series([battery_power, blue, clock_speed, dual_sim, fc, four_g,
int_memory, m_dep, mobile_wt, n_cores, pc, px_height,
px_width, ram, sc_h, sc_w, talk_time, three_g,
touch_screen, wifi])
df = pd.read_csv("Users\ADMIN\Desktop\project\mobiledata_clean.csv")
df.drop(['Unnamed: 0', 'price_range'], inplace=True, axis=1)
print(df)
print(test_data)
#scaling the values
xpred= np.array((test_data-df.min())/(df.max()-df.min())).reshape(1,-1)
print(xpred)
test_data 是：
0 842
1 0
2 2.2
3 0
4 1
5 0
6 7
7 0.6
8 188
9 2
10 2
11 20
12 756
13 2549
14 9
15 7
16 19
17 0
18 0
19 1
dtype: object
这是 df 中的数据帧：
df
我在 xpred 变量中得到一个空值数组 (1,40)。谁能告诉我为什么会这样
test_data 的数据类型显示为 object，尝试将其转换为 float，然后再进行操作。
对于系列：s.astype('int64')
对于数据框：df.astype({'col1': 'int64'})
我正在制作一个基本的 Web 应用程序，它接受逻辑回归模型的输入和 returns 它所在的 class。这是预测代码：
test_data = pd.Series([battery_power, blue, clock_speed, dual_sim, fc, four_g,
int_memory, m_dep, mobile_wt, n_cores, pc, px_height,
px_width, ram, sc_h, sc_w, talk_time, three_g,
touch_screen, wifi])
df = pd.read_csv("Users\ADMIN\Desktop\project\mobiledata_clean.csv")
df.drop(['Unnamed: 0', 'price_range'], inplace=True, axis=1)
print(df)
print(test_data)
#scaling the values
xpred= np.array((test_data-df.min())/(df.max()-df.min())).reshape(1,-1)
print(xpred)
test_data 是：
0 842
1 0
2 2.2
3 0
4 1
5 0
6 7
7 0.6
8 188
9 2
10 2
11 20
12 756
13 2549
14 9
15 7
16 19
17 0
18 0
19 1
dtype: object
这是 df 中的数据帧： df
我在 xpred 变量中得到一个空值数组 (1,40)。谁能告诉我为什么会这样
test_data 的数据类型显示为 object，尝试将其转换为 float，然后再进行操作。
对于系列：s.astype('int64')
对于数据框：df.astype({'col1': 'int64'})