TypeError:不可用类型

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(列名为X,Y带有一些数字),当我读取文件时,我看到内容被正确读取 - 如下所示.

然而,当我尝试参考使用命令列我收到"unhashable型"的错误datafile[:,:]或datafile[:,-1]等.

当我尝试使用X作为响应时,Y作为sklearn线性回归的预测因子,我得到的值如下所示.

我在线查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

如果要使用切片语法从必须使用的数据帧中进行选择

data.iloc[:,:1]

对于您的第二个问题,X输入需要是矩阵,而不是矢量,因此要么包含更多列,要么使用语法:

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