怎么搭建免费网站,什么是网络营销的概率,wordpress手机导航栏,网站可以只做移动端吗ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 8 fields in line 8, saw 10 作者注#xff1a;建议你先耐心阅读完此内容#xff0c;然后参考解法对应修改#xff1b;如果您只想知道具体修改内容可对比1.2节和第3部分内容直接修改程序。 文章目录 1、错误1.1、 报…ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 8 fields in line 8, saw 10 作者注建议你先耐心阅读完此内容然后参考解法对应修改如果您只想知道具体修改内容可对比1.2节和第3部分内容直接修改程序。 文章目录 1、错误1.1、 报错内容截图1.2 原代码 [ 1 ] ^{[1]} [1] 2、分析3、附正确程序 1、错误
1.1、 报错内容截图 1.2 原代码 [ 1 ] ^{[1]} [1]
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
seeds pd.read_csv(..\dataPractice/data/seeds_dataset.txt,sep\t)
print(数据集形状为, seeds.shape)
# 处理数据
seeds_data seeds.iloc[:,:7].values
seeds_target seeds.iloc[:,7].values
seeds_names seeds.columns[:7]
stdScale StandardScaler().fit(seeds_data)
seeds_dataScale stdScale.transform(seeds_data)
# 构建并训练模型
kmeans KMeans(n_clusters 3, random_state42).fit(seeds_data)
print(构建的K-Mneabs模型为\n,kmeans)2、分析
发现错误的时候就蒙了第一反应立马百度或许某位大佬的博客有事实并非如此 解法一 [ 2 ] ^{[2]} [2]seeds pd.read_csv(..\dataPractice/data/seeds_dataset.txt,sep\t,error_bad_linesFalse) 实话实说这个方法用了之后还是会报错但是不影响程序运行本人有强迫症所以继续寻找更合适的解决办法。解法二 [ 3 ] ^{[3]} [3]无意中看到enginepython,就想着既然报的是C error是不是可以把这行代码添加到程序里seeds pd.read_csv(..\dataPractice/data/seeds_dataset.txt,sep\t,error_bad_linesFalse,enginepython) 结果还是不行。重新思考问题返回查看出现问题的代码打开文件查看数据经查是数据格式不规则附下图导致读取有错误。 可以看出第8行数据并未对齐 秃然脑子里蹦出个想法sep\t其实就是正则表达式的意思在读取数据的时候以一个制表符为间隔读取数据(sep : 输出文件的字段分隔符默认为 “,”),只是第8行数据多了一个制表符所以将sep\t替换为sep\t结果还会出现错误 仍然是C错误所以添加上述解法二的代码
seeds pd.read_csv(..\dataPractice/data/seeds_dataset.txt,sep\t,enginepython)发现与书本数据相比少了一个样本输出后查看是因为第一行数据被当作行标题了于是继续修改代码
seeds pd.read_csv(seeds_dataset.txt,header None,sep\t,enginepython)至此为止大功告成
3、附正确程序
修改部分
seeds pd.read_csv(seeds_dataset.txt,header None,sep\t,enginepython)完整程序
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
seeds pd.read_csv(seeds_dataset.txt,header None,sep\t,enginepython)
print(seeds)
print(数据集形状为, seeds.shape)
# 处理数据
seeds_data seeds.iloc[:,:7].values
seeds_target seeds.iloc[:,7].values
seeds_names seeds.columns[:7]
stdScale StandardScaler().fit(seeds_data)
seeds_dataScale stdScale.transform(seeds_data)
# 构建并训练模型
kmeans KMeans(n_clusters 3, random_state42).fit(seeds_data)
print(构建的K-Mneabs模型为\n,kmeans)[1]黄红梅, 张良均, 张凌, 施兴, 周东平. Python数据分析与应用[M].人民邮电出版社:, 201804.182-183. [2] https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/88930359 [3] https://blog.csdn.net/qq_43242266/article/details/103816278
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