报错记录：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32‘)

最新推荐文章于 2024-07-04 08:45:00 发布
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该博客介绍了在遇到DataFrame中存在NaN、无穷大或数值过大问题时，如何使用scikit-learn的Imputer或SimpleImputer进行缺失值填充。Imputer已过时，现在推荐使用SimpleImputer，它提供了用平均值、中位数或众数替换缺失值的方法。此外，还提到了在处理数据时可能出现的矩阵列不对齐问题及其解决方案。

报错：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32’)

解决：

from sklearn.preprocessing import Imputer

df = Imputer().fit_transform(df)

这个报错主要由于数据当中有大量的缺失值，sklearn.preprocessing.Imputer是填补缺失值的一个重要的方法，它的详细参数包括：

sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True)

参数说明：

missing_values：缺失值，可以为整数或NaN(缺失值numpy.nan用字符串‘NaN’表示)，默认为NaN

strategy：替换策略，字符串，默认用均值‘mean’替换

①若为mean时，用特征列的

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成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). 目录 解决问题 解决方法 解决问题 ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('floa...
mxnet sklearn ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
Hello Word!
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Traceback (most recent call last): File "train_0723.py", line 455, in <module> main() File "train_0723.py", line 451, in main train_net(args) File "train_0723.py", line 445, in train_net epoch_end_callback=epoch_cb) File "/home/us
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32')
Reikooo
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背景： 在训练模型 fit(x_train,y_train) 时遇到报错 ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32')    解决： from sklearn.preprocessing import Imputer df = Imputer().fit_transfo...
fit时候报错：valueerror:Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32‘).
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11-09 2608
fit时候报错：valueerror:Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
python 数据 报错：Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
Longtermevolution的博客
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在导入较大数据集的时候，特征数据的处理不当，导致报错: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'). 整理一下解决思路： 1、原因： 1)：既有可能出现的问题，nan，例如分母为0，或是log(-1)这种明显违背数学常理的情况 2)：无穷值，无穷大或无穷小，例如log(0)就是一个负...
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
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sklearn中GradientBoostingClassifier bug：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large
千行百行的博客
04-22 2726
sklearn的GradientBoostingClassifier真的支持缺失值处理吗？？？
修复Scikit-learn中的`ValueError: Input contains NaN`
最新发布
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07-04 5万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我将带领大家解决在Scikit-learn中常见的错误——。这个错误通常发生在数据预处理中，是数据清洗的重要一环。关键词：Scikit-learn、ValueError、NaN、数据预处理、错误解决。原因：需要更加复杂的缺失值处理逻辑。解决方案：编写自定义的缺失值处理函数，满足特定需求。# 示例代码# 自定义缺失值处理逻辑return df# 创建示例数据# 应用自定义缺失值处理函数print("自定义缺失值处理后的数据：")
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
zjl-wgf
06-30 2084
错误提示 "Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')" 表明输入数组中存在非数字（NaN）、无穷大（infinity）或者过大的值，这些值在。：如果发现 NaN 或无穷大的值，您需要决定如何处理这些值。如果您需要进一步的帮助来解决这个问题，您可以提供更多的代码上下文，这样我可以提供更具体的建议。：如果问题仍然存在，您可能需要进一步调试代码，以确定为什么会出现这些值。数组中没有 NaN 或无穷大的值。
成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
牛肉胡辣汤
10-20 1万+
​​ 错误是在处理包含 NaN 或者无穷大的数据时经常遇到的错误。本文介绍了这个错误的原因以及几种解决方法，包括检查数据中的 NaN 和无穷大值，填充缺失值或者删除包含 NaN 或者无穷大值的行，以及检查数据类型和数据范围。在处理这个错误时，需要根据具体情况选择合适的解决方法来处理数据，以确保机器学习任务的顺利进行。希望本文能帮助你成功解决 ​​ 错误，并顺利完成你的机器学习和数据分析任务！在实际的数据分析和机器学习任务中，经常会遇到处理包含 NaN 或者无穷大值的数据的情况。
报错ValueError( ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32‘).
qq_42112018的博客
03-05 3912
ValueError( ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’).
weixin_47822504的博客
04-18 1万+
问题如上： 问题排查： 1.存在缺失值nan 2：无穷值，无穷大或无穷小，例如log(0)就是一个负无穷的数值，无法处理 3：数值超出了float能表达的范围，无法用float表达 解决办法： 1.处理缺失值 2.处理无穷值 3.处理数据类型 4.重置索引 用如下代码检查缺失值及无穷值情况，执行后无缺失值及无穷值 问题排查可能数据类型出了问题 因数据集删除了不需要的列，故重置数据集索引，并将数据类型强制转换为'float32',运行结果如下 ...
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).读取的文件中含有大量的空值
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08-05 3万+
一、出错提示 ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). 意思是：读取的文件中含有大量的空值 整个错误提示，一大堆，重点是最后一句！！！ Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files (x86)\my..
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float32‘).
dawnii的博客
09-20 4082
如题
sklearn接口报错Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘)
slibra_L的博客
08-11 1万+
1. 错误场景 某个包调用了sklearn接口，在fit(x,y)时报错Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64') 2. 错误原因 通过查看/sklearn/utils/validation.py文件，发现有一段这样的代码： if is_float and (np.isfinite(_safe_accumulator_op(np.sum, X))): pass elif
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(float64)
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今天用BP神经网络跑数据的时候遇到一个小问题，记录一下： 一开始我区分标签和特征参数是用的方式是 #拆分成属性X,标签y test_X= testing_data.drop(columns=['Core Lithology']) test_y = testing_data['Core Lithology'] 运行是报错：Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’) 经以下代码检查发现测试数据集在处理的时候出现了
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kan1437的博客
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数据处理时出现Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('<f4').错误
已解决 ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).问题
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在人工智能领域，处理数据是我们日常工作的重要组成部分。然而，在处理实际数据时，我们经常会遇到一些预料之外的问题。本文由猫头虎博主带您深入探讨一个常见的错误——。通过分析错误的根源，提供解决方案，并分享预防此类错误的最佳实践，希望能为您在人工智能的探索道路上提供一点帮助。本文深入探讨了错误的原因和解决方法，并提供了如何避免此类错误的建议。通过对输入数据进行适当的清理和转换，我们可以确保我们的机器学习模型能够顺利运行，从而避免浪费时间和资源来解决此类错误。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘)
猎人在吃肉
03-11 2547
问题 刚开始学习 sklearn ，运行下面的代码时报错， from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler ,Normalizer from sklearn.impute
报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
06-03
这个错误通常是由于数据中包含空值（NaN）或无穷大（infinity）或某些值超出了float64类型的范围导致的。您需要先对数据进行清洗，处理好这些异常值，才能进行下一步的操作。 您可以使用Pandas库中的fillna()函数来...
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