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ValueError:輸入包含 NaN、無窮大或?qū)τ?dtype('float64') 來說太大的值

ValueError:輸入包含 NaN、無窮大或?qū)τ?dtype('float64') 來說太大的值

慕姐8265434 2023-01-04 11:33:23
在數(shù)據(jù)集中,我首先使用均值策略將所有缺失值替換為輸入類,但它已將其替換為數(shù)據(jù)集中的大值,這導(dǎo)致了此錯誤。這個問題的解決方案是什么,或者我如何將值四舍五入到小數(shù)點后兩位。由于數(shù)據(jù)集包含浮點值,因此將它們四舍五入到小數(shù)點后 2 位或 3 位對我來說是可行的。代碼 :import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as pltdf=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/Life Expectancy Data.csv")X=df.iloc[:, 4:].valuesY=df.iloc[:,3:4].valuesfrom sklearn.impute import SimpleImputerimputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')imputer.fit(X)X=imputer.transform(X)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)from sklearn.linear_model import LinearRegressionreg=LinearRegression()reg.fit(X_train,Y_train)
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眼眸繁星

TA貢獻(xiàn)1873條經(jīng)驗 獲得超9個贊

X_train.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

使用以上

然后將空值替換為

X_train.fillna(999, inplace=True)

要么

X_train.fillna(X_train.mean(), inplace=True)


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反對 回復(fù) 2023-01-04
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