使用dask量化变压器时出现值错误：未知形状（1，nan）

Question

我想用das ml的变压器

为此，我有以下数据框：

当我尝试时：

从dask\u ml.preprocessing导入StandardScaler，quantilettransformer，MinMaxScaler

scaler = QuantileTransformer()
scaler.fit_transform(df[['LotFrontage','LotArea']])

我得到这个错误：

ValueError: Tried to concatenate arrays with unknown shape (1, nan). To force concatenation pass allow_unknown_chunksizes=True.

我找不到在哪里设置参数：allow\u unknown\u chunksizes=True 由于变压器中的电压升高而产生误差

如果我事先计算df，第一个错误就会消失：

scaler = QuantileTransformer()
scaler.fit_transform(df[['LotFrontage','LotArea']].compute())

但我不知道为什么这是必要的，或者即使这是正确的做法。 另外，与StandardScaler不同，它返回的是数组而不是数据帧

Answer 1

这是以前Dask-ML实现的一个限制。它固定在https://github.com/dask/dask-ml/pull/533