Python 错误帮助：“ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float64') 来说太大的值。”

Posted 2023-03-12

【中文标题】Python 错误帮助：“ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype(\'float64\') 来说太大的值。”

【英文标题】：Python error help: "ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')."Python 错误帮助：“ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float64') 来说太大的值。”

【发布时间】：2021-03-17 21:58:41

【问题描述】：

尝试运行以下代码时出现错误：

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('x_y.csv'))
pd.set_option('display.max_columns', None)
df = df.reset_index()
X = df['EU_Sales']
X.fillna(X.mean())
X = X.to_numpy().reshape(-1, 1)
np.nan_to_num(X)
df = df.reset_index()
est = KBinsDiscretizer(n_bins=2, encode='ordinal', strategy='quantile')
Xt = est.fit_transform(X)

我正在尝试从训练集中的列中读取数据，然后使用 reshape 函数将其转换为数组，我打印了数组以确保该函数有效并且确实有效。但由于某种原因，在尝试使用 KBinsDiscretizer 函数时，我收到一个错误代码，提示我的数组中有一个空值或无穷大值。

有什么问题？

【参考方案1】：

您在填写 NaN 后没有分配 X。所以你的 X 仍然有 NaN。

#...
X.fillna(X.mean()) # fills NaN but change is not permanent

由于 inplace 默认为 False，因此执行操作并返回对象的副本。然后您需要将其分配给变量或设置inplace=True

X = X.fillna(X.mean()) # fills NaN and change assign to X 

或者

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