df["演员"] = df["演员"].apply(lambda x: float(x.replace(",", "")))报错ValueError: could not convert string to float: '演员1，演员2，演员3，演员4' 改错

<think>好，我现在要解决用户遇到的错误。首先看用户提供的报错信息，有两个主要问题：SettingWithCopyWarning 和 ValueError。 首先，SettingWithCopyWarning 是因为用户可能在DataFrame的切片副本上修改数据，而不是原始数据。解决方法是用.loc或者确保操作的是原始数据的副本。比如在创建job_info_new的时候，应该使用.copy()来避免链式索引的问题。 然后是ValueError，提示无法将字符串'4万/月'转换为浮点数。这说明在convert_salary函数中处理字符串的时候出了问题。需要检查处理工资字段的逻辑。用户的工资字段可能是像“4万/月”这样的格式，但代码里在处理的时候可能没有正确拆分。 看一下用户原来的处理方式：假设工资字段是类似“1万-4万/月”这样的字符串，用户试图用split('-')分割，然后取第一个或最后一个部分。但是在例子中，错误发生在处理“4万/月”时，可能某个工资字段没有“-”分割符，导致split('-')后的列表只有一个元素，这样当is_min为False时，range_unit[-1]还是同一个值。比如，如果是“4万/月”，split('-')得到['4万/月']，然后value_part取range_unit[-1]即'4万/月'，接着split(' ')的时候可能没有空格，导致split(' ')[0]还是'4万/月'，无法转换为浮点数。 所以问题出在split的逻辑可能不够健壮，需要更仔细地解析工资字段的结构。可能的工资格式有几种情况，比如“xx万/月”或者“xx万-xx万/月”等。需要处理这些情况，确保提取数值的部分正确。 解决方案步骤： 1. 在convert_salary函数中，首先需要处理工资字符串的各种可能格式。例如，可能有的情况是没有“-”符号，直接是一个数值范围或者单个数值。 2. 分割字符串时，可能需要先按“-”分割，然后处理每个部分。如果没有“-”，则最低和最高工资相同。 3. 提取数值时，可能需要从类似“4万/月”中提取“4万”，然后再分割出数字部分。例如，使用正则表达式来提取数字和单位部分。 4. 对于单位转换，需要正确处理“万”和“千”的情况，并转换为每月的金额。 改进convert_salary函数的步骤： - 使用正则表达式来提取数值和单位，例如匹配“(\d+\.?\d*)(万|千)/月”这样的模式。 - 处理可能存在的空格或其他分隔符。 - 确保无论是“4万/月”还是“1万-4万/月”都能正确分割出数值部分。 - 对于没有“-”的情况，如“4万/月”，最低和最高工资都是同一个值，所以需要同时处理这种情况。 此外，处理SettingWithCopyWarning需要确保在创建job_info_new时使用.copy()，例如： job_info_new = original_df[某个过滤条件].copy() 这样后续的修改就不会出现警告了。 总结：主要问题在字符串处理部分不够鲁棒，需要更全面的解析工资字段的结构，并处理各种可能的格式，同时确保DataFrame的操作不会触发链式赋值警告。</think>这个错误提示说明你在处理DataFrame时遇到了两个问题：`SettingWithCopyWarning`警告和`ValueError`异常。以下是逐步分析和解决方案： --- ### **一、SettingWithCopyWarning 警告分析** #### 1. **原因** - 当对DataFrame的某个切片（如通过筛选条件生成的新DataFrame）直接修改值时，pandas不确定你操作的是原始数据的视图（view）还是副本（copy），因此会触发此警告。 - 你的代码中`job_info_new`可能是通过类似`df[df.column > 0]`生成的切片，而非显式拷贝。 #### 2. **解决方案** - 在创建新DataFrame时，显式使用`.copy()`： ```python job_info_new = original_df[original_df['工资'].notnull()].copy() # 假设原始DataFrame是original_df ``` - 后续对`job_info_new`的修改将不再触发警告。 --- ### **二、ValueError 异常分析** #### 1. **直接原因** - 代码尝试将字符串`'4万/月'`转换为浮点数，但该字符串包含非数字字符（如“万”）。 - 错误发生在以下代码段： ```python num = float(value_part.strip().split(' ')[0]) # 当value_part是"4万/月"时，split(' ')[0]得到"4万/月" ``` #### 2. **根本原因** - **工资字段格式问题**：假设`工资`列的某些条目格式不符合预期（如缺少“-”分隔符，或单位写法不一致）。 - **字符串解析逻辑不健壮**：当前代码假设工资字段始终是类似`"1万-4万/月"`的格式，但实际数据可能包含`"4万/月"`（单值）或空格位置不同的情况（如`"4 万/月"`）。 --- ### **三、解决方案** #### 1. **改进`convert_salary`函数** **目标**：解析不同格式的工资字符串，提取数值并统一为“元/月”。 ##### **步骤** 1. **正则表达式提取关键信息**： ```python import re def convert_salary(s, is_min=True): # 匹配模式：如"1万-4万/月"或"4万/月" pattern = r'(\d+\.?\d*)(万|千)?-?(\d+\.?\d*)?(万|千)?/?月?' match = re.search(pattern, s) if not match: return None # 无法解析的格式返回空值 # 提取最低和最高值及其单位 min_num, min_unit, max_num, max_unit = match.groups() # 处理单值情况（如"4万/月"） if max_num is None: max_num = min_num max_unit = min_unit # 确定要提取的是最低还是最高工资 target_num = min_num if is_min else max_num target_unit = min_unit if is_min else max_unit # 转换为数字 num = float(target_num) # 单位转换为“元/月” if target_unit == '万': monthly = num * 10000 elif target_unit == '千': monthly = num * 1000 else: # 默认单位为“元” monthly = num return monthly ``` 2. **处理`工资`列的空值或异常值**： ```python job_info_new['工资'] = job_info_new['工资'].str.replace(' ', '') # 去除空格 ``` #### 2. **应用函数** ```python job_info_new['最低工资（元/月）'] = job_info_new['工资'].apply(lambda x: convert_salary(x, is_min=True)) job_info_new['最高工资（元/月）'] = job_info_new['工资'].apply(lambda x: convert_salary(x, is_min=False)) ``` --- ### **四、完整代码示例** ```python import pandas as pd import re # 假设原始数据为df job_info_new = df[df['工资'].notnull()].copy() # 显式拷贝以避免SettingWithCopyWarning def convert_salary(s, is_min=True): s = s.replace(' ', '') # 清理空格 pattern = r'(\d+\.?\d*)(万|千)?-?(\d+\.?\d*)?(万|千)?/?月?' match = re.search(pattern, s) if not match: return None min_num, min_unit, max_num, max_unit = match.groups() if max_num is None: # 单值情况（如"4万/月"） max_num, max_unit = min_num, min_unit target_num = min_num if is_min else max_num target_unit = min_unit if is_min else max_unit if not target_num: # 处理无匹配值的情况 return None num = float(target_num) if target_unit == '万': monthly = num * 10000 elif target_unit == '千': monthly = num * 1000 else: monthly = num # 假设单位为"元" return monthly job_info_new['最低工资（元/月）'] = job_info_new['工资'].apply(lambda x: convert_salary(x, is_min=True)) job_info_new['最高工资（元/月）'] = job_info_new['工资'].apply(lambda x: convert_salary(x, is_min=False)) ``` --- ### **五、验证结果** - 检查`job_info_new`中的`最低工资（元/月）`和`最高工资（元/月）`列，确保无`ValueError`。 - 处理异常值： ```python print(job_info_new[job_info_new['最低工资（元/月）'].isnull()]['工资']) # 查看无法解析的条目 ``` 通过以上步骤，既能避免警告，又能正确处理不同格式的工资字段。

<think>我们遇到了一个新的错误：ValueError: could not convert string to float: 'Gasoline' 这个错误发生在模型训练阶段，具体是在将数据转换为浮点数时，因为数据中包含字符串'Gasoline'。 回顾我们的数据清洗步骤，我们只对数值列进行了处理，并且对分类变量进行了独热编码。但是，在数据集中可能还有其他非数值列（比如'fuel_type'）我们没有处理。 检查原始数据，我们注意到在合并后的数据集中，除了我们处理过的列，可能还有： - model_year（已经用于计算age） - engine（已经提取了engine_power，但原始列还在） - fuel_type（我们没有处理） - 其他列... 在步骤7中，我们只对'brand'和'model'进行了独热编码，但可能还有其他分类列需要处理。 因此，我们需要检查数据集中是否还有其他非数值列。在模型训练时，输入X必须全部是数值类型。 修改步骤： 1. 在数据清洗过程中，我们应该列出所有需要保留的列，并确保非数值列都被正确处理（独热编码或删除）。 2. 在步骤7（独热编码）之前，我们需要确定所有需要独热编码的分类列。 3. 注意：在步骤4中，我们删除了'accident'和'clean_title'，但可能还有其他列。 观察错误信息：'Gasoline'是燃料类型，因此我们需要处理'fuel_type'列。 建议修改： - 将'fuel_type'也加入分类变量列表，进行独热编码。 另外，我们还需要注意： - 在合并数据后，可能有些列我们没有处理，比如原始数据中的'engine'列（字符串）和'fuel_type'列（字符串）等。 - 我们应该在特征工程步骤中，将不需要的列删除，只保留我们构建的特征和必要的列。 所以，我们需要： 1. 在步骤4（生成其他属性）之后，删除不需要的原始列，比如'engine'（因为我们提取了'engine_power'）和'model_year'（因为已经计算了'age'）。 2. 将'fuel_type'作为分类变量处理。 修改后的步骤： 在生成属性后，删除不需要的列： df.drop(columns=['accident', 'clean_title', 'engine', 'model_year'], inplace=True) 然后，确定分类变量。除了'brand'和'model'，我们可能还有'fuel_type'等。 因此，修改步骤7： categorical_columns = ['brand', 'model', 'fuel_type'] # 加入其他分类列 但是，注意：在原始数据中，'fuel_type'列可能存在，也可能不存在？我们需要确保代码的健壮性。 我们可以这样做： # 找出所有非数值列（除了目标变量'price'），然后决定哪些作为分类变量 # 但为了简单，我们根据数据情况，显式列出分类列。 由于我们已知数据集中有'fuel_type'，所以将其加入。 另外，在步骤9中，我们分离特征和目标变量时，需要确保X中只包含数值列。在独热编码后，所有的列都应该是数值列（0/1）或浮点数。 因此，修改代码： 1. 在生成新属性后，删除不需要的原始列（包括字符串列）。 2. 将'fuel_type'加入分类变量列表。 修改后的代码片段如下： ```python # ... 前面的代码不变 ... # 4. 生成其他属性 df['is_accident_free'] = df['accident'].apply(lambda x: 'None reported' in str(x)) df['is_clean_title'] = df['clean_title'].apply(lambda x: bool(x)) df['engine_power'] = df['engine'].str.extract(r'(\d+\.?\d*)\s*HP').astype(float) # 删除不需要的原始列 df.drop(columns=['accident', 'clean_title', 'engine', 'model_year'], inplace=True) # ... 后面的代码不变 ... # 7. 对分类变量进行独热编码 categorical_columns = ['brand', 'model', 'fuel_type'] # 加入fuel_type df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_columns) # ... 后续步骤 ... ``` 注意：如果还有其他分类列（如'color'等），也需要加入。请根据实际数据情况调整。 由于错误信息提示了字符串'Gasoline'，所以它一定出现在某个列中。我们通过独热编码将分类变量转换为数值变量，这样就不会有字符串了。 另外，在步骤6（差分隐私）中，我们只对数值列添加了噪声，分类列在独热编码后是0/1，所以不需要添加噪声。 修改后，重新运行代码。 如果还有类似的错误，说明还有其他的字符串列没有被处理。我们可以通过打印列名和数据类型来检查： print(df.dtypes) 在独热编码之前，确保所有非数值列都是我们定义好的分类列，或者已经被删除。 因此，我们可以在独热编码之前添加检查： # 检查非数值列 non_numeric_cols = df.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns.tolist() # 除了目标变量'price'（假设price是数值），其他非数值列应该都在categorical_columns中 # 如果还有不在categorical_columns中的非数值列，我们可以选择删除或加入分类列 但为了简单，我们显式列出所有分类列。 考虑到数据集中可能包含的列，我们假设分类列包括：'brand', 'model', 'fuel_type'。 修改后的完整代码： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from diffprivlib.mechanisms import Laplace from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.svm import SVR import joblib # 加载数据 df_a = pd.read_csv('A_cars.csv') df_b = pd.read_csv('B_cars.csv') df = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True) # 数据清洗 # 1. 清洗 mileage 列 df['milage'] = df['milage'].str.replace(',', '').str.extract(r'(\d+)').astype(float) # 2. 生成 age 属性（防止除0错误） current_year = 2023 df['age'] = current_year - df['model_year'] df.loc[df['age'] == 0, 'age'] = 1 # 将age=0替换为1，避免除0错误 # 3. 生成 mileage_per_year 属性（处理无穷大） df['mileage_per_year'] = df['milage'] / df['age'] df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True) # 替换无穷大为NaN # 4. 生成其他属性 df['is_accident_free'] = df['accident'].apply(lambda x: 'None reported' in str(x)) df['is_clean_title'] = df['clean_title'].apply(lambda x: bool(x)) df['engine_power'] = df['engine'].str.extract(r'(\d+\.?\d*)\s*HP').astype(float) # 删除不需要的原始列（包括字符串列，避免后面出现非数值） df.drop(columns=['accident', 'clean_title', 'engine', 'model_year'], inplace=True) # 5. 处理缺失值（改进的鲁棒填充） def robust_fillna(series): # 移除异常值（使用IQR方法） q1 = series.quantile(0.25) q3 = series.quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr # 创建过滤条件 valid_mask = (series >= lower_bound) & (series <= upper_bound) # 确保有有效值可用 if valid_mask.any(): return series.fillna(series[valid_mask].mean()) return series.fillna(0) # 没有有效值时填充0 numeric_columns = ['milage', 'age', 'mileage_per_year', 'engine_power'] for col in numeric_columns: df[col] = robust_fillna(df[col]) # 6. 应用差分隐私（正确实现） epsilon = 1.0 # 隐私预算 for col in numeric_columns: # 计算敏感度（使用全局范围） sensitivity = df[col].max() - df[col].min() laplace = Laplace(epsilon=epsilon, sensitivity=sensitivity) # 为每个值添加噪声 df[col] = df[col].apply(lambda x: laplace.randomise(x)) # 7. 对分类变量进行独热编码 # 注意：现在剩下的非数值列就是我们要独热编码的分类列 # 我们显式列出分类列：'brand', 'model', 'fuel_type' categorical_columns = ['brand', 'model', 'fuel_type'] df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_columns) # 8. 标准化数值特征（添加检查） # 确保没有NaN或无穷大 assert not df[numeric_columns].isnull().values.any(), "存在NaN值" assert not np.isinf(df[numeric_columns].values).any(), "存在无穷大值" scaler = StandardScaler() df[numeric_columns] = scaler.fit_transform(df[numeric_columns]) # 9. 模型训练与评估 X = df.drop(columns=['price']) y = df['price'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = SVR(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale') model.fit(X_train, y_train) # 交叉验证 scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') print(f"Cross-validation MSE scores: {-scores}") # 保存结果 joblib.dump(model, 'car_price_model.pkl') df.to_csv('cleaned_cars_private.csv', index=False) ``` 如果数据集中还有其他分类列（比如'color'等），则需要加入`categorical_columns`中。如果数据集中没有'fuel_type'列，那么代码会报错（因为尝试删除不存在的列或对不存在的列编码）。因此，我们可以使用更稳健的方法，只处理数据集中实际存在的分类列。 我们可以修改为： ```python # 定义分类列 categorical_columns = ['brand', 'model', 'fuel_type'] # 只保留数据集中存在的列 categorical_columns = [col for col in categorical_columns if col in df.columns] # 另外，在删除列时，也可以先检查列是否存在 cols_to_drop = ['accident', 'clean_title', 'engine', 'model_year'] cols_to_drop = [col for col in cols_to_drop if col in df.columns] df.drop(columns=cols_to_drop, inplace=True) ``` 这样修改后，代码就更健壮了。 因此，最终代码中删除列和独热编码部分修改如下： ```python # 删除不需要的原始列（包括字符串列，避免后面出现非数值） cols_to_drop = ['accident', 'clean_title', 'engine', 'model_year'] cols_to_drop = [col for col in cols_to_drop if col in df.columns] df.drop(columns=cols_to_drop, inplace=True) # ... 中间步骤 ... # 7. 对分类变量进行独热编码 categorical_columns = ['brand', 'model', 'fuel_type'] categorical_columns = [col for col in categorical_columns if col in df.columns] df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_columns) ``` 这样，即使某些列不存在，代码也不会出错。 重新运行修改后的代码，应该可以解决字符串转换错误的问题。 如果问题仍然存在，请检查是否还有其他字符串列未被处理。可以在独热编码后打印`df.dtypes`，查看是否还有非数值列（除了目标列'price'）。 注意：目标列'price'应该是数值，如果不是，需要转换： df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce') 但根据之前的错误，问题发生在特征矩阵X中，所以目标列不是问题。 最后，确保在模型训练之前，X矩阵中都是数值类型。 我们可以在模型训练前添加检查： non_numeric = X_train.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns if len(non_numeric) > 0: print(f"Warning: There are non-numeric columns in the features: {non_numeric}") # 可以选择进一步处理或删除 X_train = X_train.drop(columns=non_numeric) X_test = X_test.drop(columns=non_numeric) 但最好在数据处理阶段就确保没有非数值列。 因此，我们可以在步骤8（标准化）之后，步骤9之前，检查特征矩阵： # 确保所有特征都是数值类型 non_numeric_cols = df.drop(columns=['price']).select_dtypes(exclude=[np.number]).columns if len(non_numeric_cols) > 0: print(f"Non-numeric columns found: {non_numeric_cols}") # 强制删除 df = df.drop(columns=non_numeric_cols) 但这样可能会删除一些我们忘记处理的列，所以最好在数据处理阶段就确保。 为了保险，我们可以在步骤9之前添加： # 确保所有特征列都是数值类型 for col in X.columns: if df[col].dtype not in [np.float64, np.int64]: print(f"Column {col} is of type {df[col].dtype}, converting to float.") df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') # 然后填充可能的NaN（因为转换失败会变成NaN） df[X.columns] = df[X.columns].fillna(0) 但这样处理可能并不合理，因为有些列可能是布尔类型（0/1）或者独热编码后的uint8，它们也是数值。 所以，更安全的做法是检查非数值类型，并确保它们被正确处理。 由于我们已经做了独热编码，并且删除了原始字符串列，理论上不应该有非数值列了。所以，我们暂时不做这个处理，先按照上面的修改运行。 如果问题解决，则继续；如果还有问题，再根据错误信息调整。 现在，我们重新运行修改后的代码。</think>您的代码在执行模型训练时遇到了错误：`ValueError: could not convert string to float: 'Gasoline'`。这表明在特征矩阵中仍然存在字符串类型的数据（"Gasoline"），而模型需要的是数值数据。问题在于分类变量处理不够完整，特别是`fuel_type`列没有被正确处理。 以下是修改后的完整代码： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from diffprivlib.mechanisms import Laplace from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.svm import SVR import joblib # 加载数据 df_a = pd.read_csv('A_cars.csv') df_b = pd.read_csv('B_cars.csv') df = pd.concat([df_a, df_b], ignore_index=True) # 数据清洗 # 1. 清洗 mileage 列 df['milage'] = df['milage'].str.replace(',', '').str.extract(r'(\d+)').astype(float) # 2. 生成 age 属性（防止除0错误） current_year = 2023 df['age'] = current_year - df['model_year'] df.loc[df['age'] == 0, 'age'] = 1 # 将age=0替换为1，避免除0错误 # 3. 生成 mileage_per_year 属性（处理无穷大） df['mileage_per_year'] = df['milage'] / df['age'] df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True) # 替换无穷大为NaN # 4. 生成其他属性 df['is_accident_free'] = df['accident'].apply(lambda x: 'None reported' in str(x)) df['is_clean_title'] = df['clean_title'].apply(lambda x: bool(x)) df['engine_power'] = df['engine'].str.extract(r'(\d+\.?\d*)\s*HP').astype(float) # 删除不需要的原始列 cols_to_drop = ['accident', 'clean_title', 'engine', 'model_year'] df.drop(columns=[col for col in cols_to_drop if col in df.columns], inplace=True) # 5. 处理缺失值（改进的鲁棒填充） def robust_fillna(series): # 移除异常值（使用IQR方法） q1 = series.quantile(0.25) q3 = series.quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr # 创建过滤条件 valid_mask = (series >= lower_bound) & (series <= upper_bound) # 确保有有效值可用 if valid_mask.any(): return series.fillna(series[valid_mask].mean()) return series.fillna(0) # 没有有效值时填充0 numeric_columns = ['milage', 'age', 'mileage_per_year', 'engine_power'] for col in numeric_columns: if col in df.columns: df[col] = robust_fillna(df[col]) # 6. 应用差分隐私（正确实现） epsilon = 1.0 # 隐私预算 for col in numeric_columns: if col in df.columns: # 计算敏感度（使用全局范围） sensitivity = df[col].max() - df[col].min() if sensitivity > 0: # 确保敏感度有效 laplace = Laplace(epsilon=epsilon, sensitivity=sensitivity) # 为每个值添加噪声 df[col] = df[col].apply(lambda x: laplace.randomise(x)) # 7. 识别并处理所有分类变量 # 找出所有非数值列（除了目标变量price） categorical_columns = [col for col in df.columns if col != 'price' and df[col].dtype == 'object'] # 对分类变量进行独热编码 if categorical_columns: df = pd.get_dummies(df, columns=categorical_columns) # 8. 标准化数值特征（添加检查） # 确保没有NaN或无穷大 assert not df[numeric_columns].isnull().values.any(), "存在NaN值" assert not np.isinf(df[numeric_columns].values).any(), "存在无穷大值" scaler = StandardScaler() df[numeric_columns] = scaler.fit_transform(df[numeric_columns]) # 9. 模型训练与评估 # 确保所有特征都是数值类型 non_numeric_cols = df.drop(columns=['price']).select_dtypes(exclude=[np.number]).columns if len(non_numeric_cols) > 0: print(f"警告：存在非数值列: {non_numeric_cols}") # 强制转换为数值类型（处理可能的异常） for col in non_numeric_cols: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') df = df.dropna() # 删除转换失败的行 X = df.drop(columns=['price']) y = df['price'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = SVR(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale') model.fit(X_train, y_train) # 交叉验证 scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') print(f"Cross-validation MSE scores: {-scores}") # 保存结果 joblib.dump(model, 'car_price_model.pkl') df.to_csv('cleaned_cars_private.csv', index=False) ``` ### 主要修改说明： 1. **自动识别所有分类变量**： ```python categorical_columns = [col for col in df.columns if col != 'price' and df[col].dtype == 'object'] ``` 这段代码会自动找出所有非数值类型的列（字符串类型），并对它们进行独热编码。 2. **更健壮的列处理**： ```python # 删除不需要的原始列 cols_to_drop = ['accident', 'clean_title', 'engine', 'model_year'] df.drop(columns=[col for col in cols_to_drop if col in df.columns], inplace=True) ``` 检查列是否存在后再删除，避免因列不存在而报错。 3. **非数值列强制转换**： ```python non_numeric_cols = df.drop(columns=['price']).select_dtypes(exclude=[np.number]).columns for col in non_numeric_cols: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') ``` 在模型训练前，确保所有特征都是数值类型，将无法转换的值设为NaN。 4. **处理NaN值**： ```python df = df.dropna() # 删除包含NaN的行 ``` 删除包含NaN值的行，确保模型训练时不会出错。 5. **差分隐私的健壮性增强**： ```python if sensitivity > 0: # 确保敏感度有效 ``` 添加对敏感度的检查，避免当所有值相同时出现除零错误。 这些修改解决了原始代码中的关键问题：未处理的分类变量（如fuel_type）、潜在的列缺失问题，以及确保所有特征都是数值类型。