ValueError: неверное количество пройденных пунктов - значение и предложения?

Я получаю ошибку: ValueError: неверное количество пунктов, пройденных 3, подразумевает размещение 1, и я борюсь, чтобы выяснить, где и как я могу начать решать эту проблему.

Я не'т действительно понять смысл ошибки, которая делает его трудно для меня, чтобы устранить неисправность. Я также включил блок кода, который вызывает ошибку в моем блокноте Jupyter.

Эти данные трудно пристроить, поэтому я не ищу никого, чтобы попытаться воссоздать эту ошибку для меня. Я просто ищу некоторые отзывы о том, как я могу устранить эту ошибку.

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   1944             try:
-> 1945                 return self._engine.get_loc(key)
   1946             except KeyError:

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4154)()

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4018)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12368)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12322)()

KeyError: 'predictedY'

During handling of the above exception, another exception occurred:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in set(self, item, value, check)
   3414         try:
-> 3415             loc = self.items.get_loc(item)
   3416         except KeyError:

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   1946             except KeyError:
-> 1947                 return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))
   1948 

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4154)()

pandas\index.pyx in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4018)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12368)()

pandas\hashtable.pyx in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\hashtable.c:12322)()

KeyError: 'predictedY'

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-95-476dc59cd7fa> in <module>()
     26     return gp, results
     27 
---> 28 gp_dailyElectricity, results_dailyElectricity = predictAll(3, 0.04, trainX_dailyElectricity, trainY_dailyElectricity, testX_dailyElectricity, testY_dailyElectricity, testSet_dailyElectricity, 'Daily Electricity')

<ipython-input-95-476dc59cd7fa> in predictAll(theta, nugget, trainX, trainY, testX, testY, testSet, title)
      8 
      9     results = testSet.copy()
---> 10     results['predictedY'] = predictedY
     11     results['sigma'] = sigma
     12 

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __setitem__(self, key, value)
   2355         else:
   2356             # set column
-> 2357             self._set_item(key, value)
   2358 
   2359     def _setitem_slice(self, key, value):

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _set_item(self, key, value)
   2422         self._ensure_valid_index(value)
   2423         value = self._sanitize_column(key, value)
-> 2424         NDFrame._set_item(self, key, value)
   2425 
   2426         # check if we are modifying a copy

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in _set_item(self, key, value)
   1462 
   1463     def _set_item(self, key, value):
-> 1464         self._data.set(key, value)
   1465         self._clear_item_cache()
   1466 

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in set(self, item, value, check)
   3416         except KeyError:
   3417             # This item wasn't present, just insert at end
-> 3418             self.insert(len(self.items), item, value)
   3419             return
   3420 

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in insert(self, loc, item, value, allow_duplicates)
   3517 
   3518         block = make_block(values=value, ndim=self.ndim,
-> 3519                            placement=slice(loc, loc + 1))
   3520 
   3521         for blkno, count in _fast_count_smallints(self._blknos[loc:]):

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in make_block(values, placement, klass, ndim, dtype, fastpath)
   2516                      placement=placement, dtype=dtype)
   2517 
-> 2518     return klass(values, ndim=ndim, fastpath=fastpath, placement=placement)
   2519 
   2520 # TODO: flexible with index=None and/or items=None

C:\Users\brennn1\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in __init__(self, values, placement, ndim, fastpath)
     88             raise ValueError('Wrong number of items passed %d, placement '
     89                              'implies %d' % (len(self.values),
---> 90                                              len(self.mgr_locs)))
     91 
     92     @property

ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1

Мой код выглядит следующим образом:

def predictAll(theta, nugget, trainX, trainY, testX, testY, testSet, title):

    gp = gaussian_process.GaussianProcess(theta0=theta, nugget =nugget)
    gp.fit(trainX, trainY)

    predictedY, MSE = gp.predict(testX, eval_MSE = True)
    sigma = np.sqrt(MSE)

    results = testSet.copy()
    results['predictedY'] = predictedY
    results['sigma'] = sigma

    print ("Train score R2:", gp.score(trainX, trainY))
    print ("Test score R2:", sklearn.metrics.r2_score(testY, predictedY))

    plt.figure(figsize = (9,8))
    plt.scatter(testY, predictedY)
    plt.plot([min(testY), max(testY)], [min(testY), max(testY)], 'r')
    plt.xlim([min(testY), max(testY)])
    plt.ylim([min(testY), max(testY)])
    plt.title('Predicted vs. observed: ' + title)
    plt.xlabel('Observed')
    plt.ylabel('Predicted')
    plt.show()

    return gp, results

gp_dailyElectricity, results_dailyElectricity = predictAll(3, 0.04, trainX_dailyElectricity, trainY_dailyElectricity, testX_dailyElectricity, testY_dailyElectricity, testSet_dailyElectricity, 'Daily Electricity')
Gary
Редактировал вопрос 4-го апреля 2017 в 1:50
Программирование
python prediction pandas data-science
4-го апреля 2017 в 1:35
21 просмотров
Комментарии к вопросу (2)
Решение

В общем, ошибка ValueError`: неверное количество пунктов, пройденных 3, размещение включает в себя: 1 говорит о том, что вы пытаетесь поставить слишком много голубей в слишком мало ящичков. В этом случае, значение в правой части уравнения

результаты['predictedY'] = predictedY`

пытается поставить 3 и"вещи" и в контейнер, что позволяет использовать только один. Потому что слева столбец таблицы данных, и может принимать несколько пунктов, которые (колонка) измерение, вы должны увидеть, что существует слишком много пунктов в другое измерение.

Здесь, похоже, вы используете sklearn для моделирования, который является, где `gaussian_process.GaussianProcess () выходит из (Я'м не знаю, но меня поправить и пересмотреть вопрос, если это неправильно).

Теперь, вы создаете предсказанных значений г здесь:

predictedY, МСЕ = ГП.предсказать(testX, eval_MSE = истина)

Однако, как мы видим из документации для GaussianProcess]1, предсказать() возвращает два элемента. Первая-это Г, который такие как (выделено мной). Это означает, что он может иметь более чем одно измерение, или, чтобы быть конкретным для толстых во главе такие люди, как я, он может иметь более одного столбца -- вижу, что он может вернуться (n_samples, n_targets), который, в зависимости от testX, может быть (1000, 3) (только чтобы забрать номера). Таким образом, ваш predictedY может иметь 3 колонки.

Если да, когда вы попытаетесь поставить что-нибудь с три "колонны" и в один столбец таблицы данных, вы проходите 3 предметов, где только 1 подошла бы.

Savage Henry
Редактировал ответ 4-го апреля 2017 в 7:44
Комментарии (1)