错误值的含义是什么错误：无法将大小为205的序列复制到维数为26的数组轴上，以及如何求解i

Question

这是我写的代码，我正在尝试将非数值数据转换为数值。但是它返回一个错误ValueError:无法将大小为205的序列复制到维数为26的数组轴上 数据来自http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Automobile

automobile = pd.read_csv('imports-85.csv', names = ["symboling", 
"normalized-losses", "make", "fuel", "aspiration", "num-of-doors", "body-
style", "drive-wheels", "engine-location", "wheel-base", "length", "width", 
"height", " curb-weight", "engine-type", "num-of-cylinders","engine-
size","fuel-system","bore","stroke"," compression-ratio","horsepower","peak-
rpm","city-mpg","highway-mpg","price"])
X = automobile.drop('symboling',axis=1)
y = automobile['symboling']

le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit([automobile])

print (le)

Answer 1

fit方法接受一个[n_samples]的数组，请参见docs。你在一个列表中传递整个数据帧。我很确定如果您打印数据帧（automobile.shape）的形状，它将显示一个(205, 26)的形状

如果你想对你的数据进行编码，你需要一次只写一列。 le.fit(automobile['make'])。在

请注意，这不是对分类数据进行编码的正确方法，顾名思义，LabelEncoder是为标签而不是输入特性而设计的。在scikit学习当前状态时，您应该使用OneHotEncoder。下一个版本中有一个categorical encoder的计划