ValueError：輸入包含 NaN、無窮大或對於線性回歸中的 dtype('float64') 而言太大的值

Question

誰能幫我解決這個問題？

我嘗試重置索引，但沒有幫助。

Python 3.7版

代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
housing = pd.read_csv('housing.csv')
X = housing.iloc[:, housing.columns !='median_house_value'].values
y = housing.iloc[:, 9].values
print(X[0])


housing.head()


from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.linear_model import LinearRegression


labelencoder = LabelEncoder()
X[:, 8] = labelencoder.fit_transform(X[:, 8])


print(X[0])


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)


regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train,y_train)
#testing/predicting using test set
y_pred = regressor.predict(X_test)
print(y_pred)

我在 regressor.fit() 方法中遇到錯誤。

Answer 1

好的，所以我找到了一個答案，即缺少一些數據，更准確地說是空單元格。 如果您遇到此類錯誤，這是解決方案。

1. 檢查空單元格。

   運行dataframename.isnull().sum() （用您的 dataframe 名稱方法替換dataframename到您的 dataframe。

   這將向您顯示哪些列中有空單元格或 NaN 單元格。

2. 刪除空單元格

   運行dataframename = dataframename.dropna()以刪除空單元格。

   檢查此站點以獲取更多過濾器https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.ZFC35FDC70D5FC69D2639883A822CA7

3. 確認它

   運行dataframename.isnull().sum()檢查是否有空單元格。

就這樣完成了。！ 現在繼續您的程序的剩余部分。