ValueError: merkkijonoa ei voitu muuntaa kelluvaksi: ' ��� '

Minulla on (2M, 23) ulotteinen numpy taulukko X. Sen dtype on <U26, eli 26 merkin unicode-merkkijono.

array([["143347", "1325", "28.19148936", ..., "61", "0", "0"], ["50905", "0", "0", ..., "110", "0", "0"], ["143899", "1325", "28.80434783", ..., "61", "0", "0"], ..., ["85", "0", "0", ..., "1980", "0", "0"], ["233", "54", "27", ..., "-1", "0", "0"], ["���", "�", "�����", ..., "�", "��", "���"]], dtype="<U26") 

Kun muunnan sen float-tietotyyppi, käyttäen

X_f = X.astype(float) 

Saan virheen kuten yllä on esitetty. kuinka ratkaista tämä merkkijonon muotoiluvirhe tiedostolle ”���”?

Ymmärrän, että joitain merkkejä ei lueta oikein datakehyksessä, ja unicode-korvaava merkki on vain sen tulos.

Kysymykseni: –

  1. Kuinka käsittelen tätä väärää lukemista?
  2. Pitäisikö minun jättää huomiotta nämä merkit? Vai pitäisikö minun muuttaa ne nollaksi?

Lisätietoja tietojen lukemisesta: –

asiaankuuluvien pakettien tuominen

from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.functions import col 

tietojoukon lataaminen pyspark-tietokehykseen

def loading_data(dataset): dataset=sql_sc.read.format("csv").options(header="true", inferSchema="true").load(dataset) # #changing column header name dataset = dataset.select(*[col(s).alias("Label") if s == " Label" else s for s in dataset.columns]) #to change datatype dataset=dataset.drop("External IP") dataset = dataset.filter(dataset.Label.isNotNull()) dataset=dataset.filter(dataset.Label!=" Label")#filter Label from label print(dataset.groupBy("Label").count().collect()) return dataset # invoking ds_path = "../final.csv" dataset=loading_data(ds_path) 

tarkista tietojoukon tyyppi.

type(dataset) 

pyspark.sql.dataframe.DataFrame

muuntaa np: ksi taulukko

import numpy as np np_dfr = np.array(data_preprocessing(dataset).collect()) 

jaetut ominaisuudet ja tunnisteet

X = np_dfr[:,0:22] Y = np_dfr[:,-1] 

näytä X

>> X array([["143347", "1325", "28.19148936", ..., "61", "0", "0"], ["50905", "0", "0", ..., "110", "0", "0"], ["143899", "1325", "28.80434783", ..., "61", "0", "0"], ..., ["85", "0", "0", ..., "1980", "0", "0"], ["233", "54", "27", ..., "-1", "0", "0"], ["���", "�", "�����", ..., "�", "��", "���"]], dtype="<U26") 

vastaus

Vaikka en olekaan paras ratkaisu, löysin jonkin verran menestystä muuttamalla sen pandojen tietokehykseksi ja työskentelevät mukana.

koodinpätkä

# convert X into dataframe X_pd = pd.DataFrame(data=X) # replace all instances of URC with 0 X_replace = X_pd.replace("�",0, regex=True) # convert it back to numpy array X_np = X_replace.values # set the object type as float X_fa = X_np.astype(float) 

syöte

array([["85", "0", "0", "1980", "0", "0"], ["233", "54", "27", "-1", "0", "0"], ["���", "�", "�����", "�", "��", "���"]], dtype="<U5") 

tuotos

array([[ 8.50e+01, 0.00e+00, 0.00e+00, 1.98e+03, 0.00e+00, 0.00e+00], [ 2.33e+02, 5.40e+01, 2.70e+01, -1.00e+00, 0.00e+00, 0.00e+00], [ 0.00e+00, 0.00e+00, 0.00e+00, 0.00e+00, 0.00e+00, 0.00e+00]]) 

vastaus

Yritetään käyttää pandojen tietokehystä ja muuntaa merkkijonot numeerisiin luokkiin

kutsu yllä olevaa convert () -funktiota kuten, test = convert (test)

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *