我正在尝试使用sk-learn在Python中运行常规的线性回归，但是我有一些我不知道该如何处理的分类数据，特别是因为我是使用pandas导入数据的，read.csv()并且我从以前的经验中学到了很多东西，并且阅读了Pandas和sk-learn的相处不太好（尚未）。
我的数据如下所示：
Salary AtBat Hits League EastDivision
475 315 81 1 0
480 479 130 0 0
500 496 141 1 1
我想使用AtBat，Hits，League和EastDivision来预测Salary，其中League和EastDivision是分类的。
如果我通过numpy导入数据loadtext()，则会得到一个numpy数组，理论上可以与sklearn一起使用，但是当我使用DictVectorizer时会出现错误。我的代码是：
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer as DV
nphitters=np.loadtxt('Hitters.csv',delimiter=',', skiprows=1)
vec = DV( sparse = False )
catL=vec.fit_transform(nphitters[:,3:4])
当我运行最后一行catL=vec.fit_transform(nphitters[:,3:4])时出现错误，错误是
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/feature_extraction/dict_vectorizer.py", line 142, in fit_transform
self.fit(X)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/feature_extraction/dict_vectorizer.py", line 107, in fit
for f, v in six.iteritems(x):
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/externals/six.py", line 268, in iteritems
return iter(getattr(d, _iteritems)())
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iteritems'
我不知道如何解决它，另一件事是，一旦我获得了分类数据，该如何运行回归？就像分类变量是另一个数字变量一样？
我发现了几个类似于我的问题，但没有一个对我真正有用。
基本上发生的事情是将1和0的向量传递给一个函数，该函数将获取键和值（例如字典）并为您创建表
D = [{'foo': 1, 'bar': 2}, {'foo': 3, 'baz': 1}]
会变成
array([[ 2., 0., 1.],
[ 0., 1., 3.]])
或者
|bar|baz|foo |<br>
|---|---|-----|<br>
| 2 | 0 | 1 |<br>
| 0 | 0 | 3 |<br>
阅读：http : //scikit-learn.org/stable/modules/generation/sklearn.feature_extraction.DictVectorizer.html
在您的情况下，数据已经准备好进行线性回归，因为特征联赛和东部分区已经是假人。
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