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

本文介绍了使用Pandas处理数据时遇到的ValueError错误,详细解释了错误原因及解决步骤,包括检查数据集中的缺失值,通过dropna()方法删除含有缺失值的行,以及使用fillna()方法对缺失值进行填充。

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摘自 Joy-com
https://blog.youkuaiyun.com/u013764485/article/details/53012978

问题:pandas在处理数据时出现以下错误
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

np.isnan(train).any()

Flase:表示对应特征的特征值中无缺失值
True:表示有缺失值

2、删除有缺失值的行
train.dropna(inplace=True)

然后在看数据中是否有缺失值

也可以根据需要对缺失值进行填充处理:
train.fillna(‘100’)

这下就不会出现错误了,当然这只是数据中存在缺失值的情况,其他情况还没遇到过。

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