np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string.

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-1dc462ae8893> in <module>()
     15     print(‘cv prepared!‘)
     16     return df_x.astype(np.float64)
---> 17 df_test = get_feature(test_data,all_table,ready_cols,vec_col)
     18 df_train = get_feature(train_data,all_table,ready_cols,vec_col)

<ipython-input-12-1dc462ae8893> in get_feature(df, all_data, cols, vec_col)
      9     cv=CountVectorizer()
     10     for feature in vec_col:
---> 11         cv.fit(all_data[feature])
     12         df_a = cv.transform(df[feature])
     13         df_x = sparse.hstack((df_x, df_a))

def get_feature(df,all_data,cols,vec_col):
　　enc = OneHotEncoder()
　　df_x=np.int64(df[cols])
　　cv=CountVectorizer()
　　for feature in vec_col:
　　　　cv.fit(all_data[feature])
　　　　df_a = cv.transform(df[feature])
　　　　df_x = sparse.hstack((df_x, df_a))
　　　　print(‘Done Feature ‘+ str(feature))
　　print(‘cv prepared!‘)
　　return df_x.astype(np.float64)

原因分析：我的all_data中存在nan的数据，我在数据读入的时候使用了all_table.fillna(-1)，我理解只会填充空值，但是all_table中原本为nan的值，不会改变。改为all_table.fillna(-1)，可执行。

原文地址：https://www.cnblogs.com/smartwhite/p/9749168.html