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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

解決済

ラベルエンコーディングでエラーがでます。

fu_3823
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総合スコア79

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pandas

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1回答

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投稿2020/07/12 20:30

編集2020/07/12 20:44

pandasのDataFrameで、trainsセットとtestセットをまとめてラベルエンコーディングしようとすると次のエラーが出ます。
↓↓
y contains previously unseen labels: [16, 17]
コードは以下の通りです。

Pyhton

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for c in cat_cols: le = LabelEncoder() le.fit(train_x[c]) train_x[c] = le.transform(train_x[c]) test_x[c] = le.transform(test_x[c])

trainセットのエンコードはできますが、testセットで躓きます。
train,test両方のデータセットのカラムは全く同じものを持っていますので、なぜエラーになるのかわかりません。

testセット単独で、testセットにfitしたインスタンスでのエンコードはできます。
しかし、上記の形になるとうまくいきません.
正しくは、trainセットでfitしたインスタンスを使わないといけないと思いますし、手詰まりになってしまいました。

dataframeもしくは複数カラムを、まとめてLabelEncoder()に投げると上記のエラーが出るという記事をネット上で見かけましたが、どうしても解決できませんでした。
このエラーは一般的なもので、定型の回避方法あるのでしょうか。

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aokikenichi

2020/07/12 21:32

trainとtestの変数のうちカテゴリ値のものがあると思いますがそのカテゴリの内容は種類は一致してますでしょうか train['hoge']: red, white, blue test['hoge']:red, white, blue, green などになっていないでしょうか
fu_3823

2020/07/12 22:10 編集

おっしゃるとおりでした。 BAにさせていただきたいので、回答に転記して頂けないでしょうか。

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