成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘). 遇到这个问题显然根据意思就是在处理float数据时,其中包含了 NaN (Not a Number)或无穷大(超出表示范围的值)。 由于我的代码中计算的值可能会返回无穷大的值,所以仔细debug一下发现确实存在有Inf的值,因此要进行...
1、用Python处理数据的时候,报错: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32’). 表格类型是csv,自己在Excel打开是没有NaN值的,用R语言判断一下有一行是NaN,估计是格式问题,用Excel格式刷刷一下,借用上面正常行的格式。 2、有时候 机器学习中遇到的问题 ...
ValueError: InputcontainsNaN, infinityoravaluetoolargefordtype('float32'). 检查了一下和前两个NaN, infinity无关 通过loc定位最大的值,发现最大值为119999957,超出了float32范围(sklearn的RandomForestClassifier会默认将array转换为float32) arr = trainarr.loc[:,"Flow Duration"].max() ...
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'). 1. 检查了一下和前两个NaN, infinity无关 通过loc定位最大的值,发现最大值为119999957,超出了float32范围(sklearn的RandomForestClassifier会默认将array转换为float32) arr = train arr.loc[:,"Flow Duration"].max(...
输入的数据里面包含NaN值或者无穷大的数据 所以解决办法: 找到NaN值补齐或者删除该列;减小样本数据。 然后先用pandas的describe()和head()属性来查看一下数据集情况,前者是对整个数据有个概览,后者可以直接打印出前几行数据,这里我们选择前5看看,代码如下: ...
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).,数据中有无穷大的值怎么处理?
NaN:Not a Number,表示不是一个数字的值,通常由数学运算产生,如0除以0。 Infinity:无穷大,表示一个数值超出了浮点数能表示的范围。 Data Type:数据类型,决定了变量可以存储的数据种类和范围。 原因 数据预处理不当,如缺失值未正确填充或异常值未被处理。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). Getting this error when i am trying to run GBR for the data set. The data set doesn't have nans and below are the params i have used to buld the model. params = setup(data = model_data_train,te...
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). 解决方法: 1、检查数据中是否有缺失值 例如,读取得到的原始数据如下 读取数据 train = pd.read_csv('./data/train.csv/train.csv') 检查数据中是否有缺失值 ...
成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').处女座的程序猿 >《待分类》2021.09.28 关注 成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). 解决问题 ValueError: Input contains NaN, infinity or a value ...