我认为在这里转换为整数是没有必要的，如果丢失的值--所有数据都被抛出到浮点数中：
float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数...
在这个错误中,出现了一个字符串无法转换为浮点型的问题。这可能是因为在使用sklearn库时,传入了一个无法被解析为浮点数的字符串作为参数。为了解决这个问题,可以检查传入的参数是否符合要求,确保传入的参数是可以被解析为浮点数的。 关于sklearn的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的机器学习平台产品——腾讯云...
DataFrame 可以包含不同类型的列(如整数、字符串、浮点数等),并且可以进行各种数据操作。 相关优势 灵活性:DataFrame 可以轻松处理不同类型的数据。 高效性:pandas 库内部优化了数据存储和处理,使得数据操作非常高效。 丰富的数据操作:提供了大量的数据清洗、转换和分析功能。 易于集成:可以与其他库(如 NumPy、SciPy...
float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数...