我正在尝试使用 Python 和 NumPy 对重新缩放的数据集执行主成分分析 (PCA),但遇到错误。这是我的代码:
# We delete the first column "Instruments"
df_ESG_stock_Selection = df_ESG_stock_Selection.iloc[ : ,[1,2,3,4,5,6]]
df_ESG_stock_Selection
# Data transformation
scaler = StandardScaler().fit(df_ESG_stock_Selection)
rescaledDataset = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df_ESG_stock_Selection), columns = df_ESG_stock_Selection.columns,
index = df_ESG_stock_Selection.index)
## PCA Development
pca = PCA()
PCA_Result = pca.fit_transform(rescaledDataset)
componente1 = PrincipalComponent[:,0]
我收到以下错误:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
----> 1 pca = PCA()
2 PCA_Result = pca.fit_transform(rescaledDataset)
3
4 componente1 = PrincipalComponent[:,0]
TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable
有人可以帮助我了解导致此错误的原因以及如何修复它吗?
描述:我正在尝试使用 Python 和 NumPy 将 PCA 应用于重新缩放的数据集。但是,当我运行上面的代码时,遇到“TypeError:'numpy.ndarray'对象可调用”错误。我不确定是什么导致了这个问题以及如何解决它。
小心,你误读了错误,它不是可调用的。问题似乎是名称
PCA
是 numpy.ndarray
。您是否在代码中的任何地方编写了类似 PCA = somendarray
的内容?