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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分类专栏： 实习收获----冲冲冲 【日常Debug】 文章标签： bug
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在使用Smote处理样本不平衡问题时遇到'Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘)'的错误。通过检查数据中NaN的个数并找出最大值，定位并解决导致问题的异常值。" 8757885,174584,交通银行国际业务系统：基于J2EE的创新实践,"['金融IT', '银行系统', 'J2EE开发', '企业级应用', '国际贸易']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

what：
建模之前数据预处理，用Smote处理样本不平衡问题，出现这个bug
在这里插入图片描述
why:
根据报错提示
输入包含NaN、infinity或一个对dtype来说太大的值(‘float64’)
经过sum(data.isnull().sum())
在这里插入图片描述
然后查找最大
df.max()
在这里插入图片描述找到原因处理掉就可以了

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...
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
Buevara的博客
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ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’). 检查： https://blog.csdn.net/yi976263092/article/details/87878112
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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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..
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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...
成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
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牛肉胡辣汤
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​​ 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。
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')
m0_37786651的博客
05-02 4473
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‘).
data+scenario+science+insight
09-01 439
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
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...
解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘).
qq_44297664的博客
06-07 1026
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 1939
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 contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64‘)
猎人在吃肉
03-11 2366
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
如何解决报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')的问题
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Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype( float64 )
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