python – 使用numpy.genfromtxt给出TypeError：无法隐式地将’bytes’对象转换为str

概述我在 python中有一个来自kaggle.com的项目.我在读取数据集时遇到问题.它有一个csv文件.我们需要将其读入并放入目标并将其中的一部分训练成阵列. 以下是前3行数据集(目标列是第19列,功能是前18列)： user gender age how_tall_in_meters weight body_mass_index x1 debora Woman 46 1. 我在 python中有一个来自kaggle.com的项目.我在读取数据集时遇到问题.它有一个csv文件.我们需要将其读入并放入目标并将其中的一部分训练成阵列.

以下是前3行数据集(目标列是第19列,功能是前18列)：

user    gender  age how_tall_in_meters  weight  body_mass_index x1  debora  Woman   46  1.62    75  28.6    -3  debora  Woman   46  1.62    75  28.6    -3

此处未显示的目标列具有字符串值.

from pandas import read_csvimport numpy as npfrom sklearn.linear_model.stochastic_gradIEnt import SGDClassifIErfrom sklearn import preprocessingimport sklearn.metrics as metricsfrom sklearn.cross_valIDation import train_test_split#d = pd.read_csv("data.csv",dtype={'A': np.str(),'B': np.str(),'S': np.str()})dataset = np.genfromtxt(open('data.csv','r'),delimiter=',',dtype='f8')[1:]target = np.array([x[19] for x in dataset])train = np.array([x[1:] for x in dataset])print(target)

我得到的错误是：

Traceback (most recent call last):  file "C:\Users\Cameron\Desktop\Project - Machine learning\datafilesforproj\SGD_classifIEr.py",line 12,in <module>    dataset = np.genfromtxt(open('data.csv',dtype='f8')[1:]  file "C:\python33\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py",line 1380,in genfromtxt    first_values = split_line(first_line)  file "C:\python33\lib\site-packages\numpy\lib\_iotools.py",line 217,in _delimited_splitter    line = line.split(self.comments)[0]TypeError: Can't convert 'bytes' object to str implicitly

解决方法 对我有用的是改变界限

dataset = np.genfromtxt(open('data.csv',dtype='f8')[1:]

至

dataset = np.genfromtxt('data.csv',dtype='f8')[1:]

(不幸的是,我不太清楚底层问题是什么)

总结

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