dataframeに、date型やobject型のデータがある際の、正規化をする際の修正点
問題点
dataframeに、date型のデータがあると、エラーが発生する
エラー表示
解決策
1.データ型を確認
2.time(datetime)をindexにする
3.エラー表示(could not convert string to float: 'NE')
4.ラベルエンコーディング
# ラベルエンコーディング(LabelEncoder)
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_train = train.copy()
label_valid = val.copy()
s = (train.dtypes == 'object')
object_cols = list(s[s].index)
#カテゴリデータを使用して各列にラベルエンコーダを適用します
label_encoder = LabelEncoder()
for col in object_cols:
train[col] = label_encoder.fit_transform(train[col])
val[col] = label_encoder.transform(val[col])
'
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