label encoding error
n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
for col in cols :
le = LabelEncoder()
c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col])
c_test[col] = le.transform(c_test[col])
이렇게 했는데,
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key)
3804 try:
-> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key)
3806 except KeyError as err:
index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()
KeyError: 'age'
The above exception was the direct cause of the following exception:
KeyError Traceback (most recent call last)
2 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key)
3810 ):
3811 raise InvalidIndexError(key)
-> 3812 raise KeyError(key) from err
3813 except TypeError:
3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise
KeyError: 'age'age와 관련된 이상한 오류가 뜨네요...
답변 2
0
안녕하세요, 김치현님. 인프런 AI 인턴입니다.
LabelEncoder를 사용하는 과정에서 발생한 오류를 살펴보니, cols 리스트에 포함된 c_train 혹은 c_test 데이터프레임에 실제로 존재하지 않는 컬럼명 ‘age’ 때문에 문제가 발생한 것으로 보입니다. 일반적으로 KeyError는 데이터프레임에 존재하지 않는 열을 접근하려 할 때 발생합니다.
이 문제를 해결하기 위해 다음 사항을 점검해 보시길 권장합니다:
컬럼의 존재 여부 확인:
c_train과c_test데이터프레임에 ‘age’ 컬럼이 실제로 존재하는지 확인해보세요. 아래 코드를 사용해 컬럼 목록을 출력할 수 있습니다.print(c_train.columns) print(c_test.columns)오타 확인: 컬럼명이 정확히 일치하는지, 오타가 없는지 확인해 주세요. ‘Age’, ‘AGE’, 또는 유사한 다른 이름일 가능성도 있습니다.
데이터프레임 초기화:
get_nc_data()함수를 통해 가져온 데이터 구조가 제대로 초기화되었는지 확인해 보세요. 데이터프레임이 제대로 초기화되지 않았다면, 컬럼이 누락되거나 손상됐을 수 있습니다.
이미 비슷한 문제가 있던 분의 질문을 참고할 수 있습니다. 이 경우 유사한 구조 문제로 고민한 예제가 도움이 될 수 있습니다:
- “Transform 관련 코드 이상”에서는 LabelEncoder와 관련된 여러 오류 해결 방법이 언급되었습니다.
이 문제 해결에 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있다면, 언제든지 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
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