[英]How to fix ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). Error
[英]ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). How to handle this error?
在数据集中,我首先使用平均策略用 imputer class 替换了所有缺失值,但它已经用数据集中的大值替换了它,这导致了这个错误。 这可能是什么解决方案,或者我如何将值四舍五入到小数点后 2 位。 由于数据集包含浮点值,因此将它们四舍五入到小数点后 2 或 3 位对我有用。
代码:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as plt
df=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/Life Expectancy Data.csv")
X=df.iloc[:, 4:].values
Y=df.iloc[:,3:4].values
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')
imputer.fit(X)
X=imputer.transform(X)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg=LinearRegression()
reg.fit(X_train,Y_train)
X_train.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
使用上述
然后将 null 值替换为
X_train.fillna(999, inplace=True)
或者
X_train.fillna(X_train.mean(), inplace=True)
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