tensorflow.keras.Tokenizer - AttributeError：

Question

我的数据帧或浮点数中都没有空值。但是，错误仍然存在。

以下是有关我的数据的一些信息：
关于空值（据我所知，numpy.nans 在 pandas 中被编码为浮点数）： 关于数据类型：

当我这样做时：

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

title_tokeniser = Tokenizer(num_words=10)

title_tokeniser.fit_on_texts(train_set.loc[:,'title'] + test_set.loc[:,'title'])

这是错误：

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-38-26b704f1c0a1> in <module>()

      1 title_tokeniser = Tokenizer(num_words=10)

----> 2 title_tokeniser.fit_on_texts(train_set.loc[:,'title'] + test_set.loc[:,'title'])

      3 

      4 # unique tokens found in titles are:

      5 title_token_index = title_tokeniser.word_index

1 frames

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras_preprocessing/text.py in fit_on_texts(self, texts)

    223                                             self.filters,

    224                                             self.lower,

--> 225                                             self.split)

    226             for w in seq:

    227                 if w in self.word_counts:

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras_preprocessing/text.py in text_to_word_sequence(text, filters, lower, split)

     41     """

     42     if lower:

---> 43         text = text.lower()

     44 

     45     if sys.version_info < (3,):

AttributeError: 'float' object has no attribute 'lower'

Answer 1

尝试这个texts = pd.concat([train_set['title'] , test_set['title']],axis=0).astype("str")&nbsp; &nbsp;from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizetitle_tokeniser = Tokenizer(num_words=10)title_tokeniser.fit_on_texts(texts)