ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

最新推荐文章于 2023-10-20 09:10:20 发布
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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，并做缺失值处理

  • 2、检查数据是否有无穷值

1. 如果是df格式：

print(XX.shape)

index = 0
for i in range(len(XX)):
    ttt = XX.iloc[i][:]
    ttt.describe()
    for j in range(len(XX.columns)):
        if not np.isfinite(XX
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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
12-13 1万+
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!
08-17 635
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
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')
m0_37786651的博客
05-02 4493
今天处理数据，训练model时遇到的错误 详细信息如下图所示， 这种报错一般是原始数据有缺失项。 可以使用下面的命令查看是否存在缺失项df[df.isnull().values==True]发现缺失项后可以去掉这些缺失值或者填充这些缺失值。 1 将所有缺失值填充为0df=df.fillna(0)2 将所有缺失值用上个可用的值填充df = df.fillna(method='ffill')
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘)
weixin_44414593的博客
07-31 394
这两天遇见一个问题，数据使用Rdige建模，始终显示存在缺失值。但是train_data.isnull()sum()却显示没有，所有数据都是数值型。 解决方法： data =data[~data.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)]
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32')
Reikooo
07-20 1万+
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...
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')问题解决
yunixiang的专栏
12-21 2万+
博主在调用sklearn.metrics.roc_auc_score()计算AUC时出现了这个报错，问题的原因是之前在计算中间结果的时候部分结果出现除0的问题了，但是程序运行过程中没有报这个问题
做LR时报错：Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’)
GladYouCame
04-01 1485
问题1：做LR时报错： Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’) 据未标准化 这是因为当您将sigmoid / logit函数应用于您的假设时，输出概率几乎都是大约0或全1并且使用您的成本函数，log（1 - 1）或log（0）将产生-Inf。 解决此问题的一种方法是在使用梯度下降进行训练之前对...
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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xiaohutong1991的专栏
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..
成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
最新发布
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。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
记录和分享属于我的“IT”时光。
12-09 1376
原因分析： 输入的数据中含有NaN或无穷大的数据。 解决办法： 找到NaN值补齐或者删除。
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 ...
解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
qq_44297664的博客
06-07 1089
在对数据集进行编码时报错：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’).说是数据集中有Nan值，无法对其进行lb.fit_transform（）编码操作，需要对这些缺失值进行处理。② 对缺失值使用均值、中值、众数填充。③ 对缺失值用0值填充。
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(float64)
weixin_42028930的博客
06-17 1950
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
ValueError:Input X contains infinity or a value too large for dtype('float64
07-12
例如，将`float64`转换为`float128`。 4. 数据预处理：根据具体情况，你可能需要对数据进行一些预处理操作，例如去除异常值、填充缺失值等。 如果以上方法都无法解决问题，建议提供更多关于你的具体问题和代码的...
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