输入包含NaN，无穷大或dtype（'float32'）太大的值

Question

如何解决此错误消息，“ ValueError：输入包含NaN，无穷大或对于dtype（'float32'）而言太大的值”

# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Loading the dataset
data = pd.read_csv(r'C:\Users\sam.jones\Desktop\Fixed Income project\Data Pull\Data\Fixed Income_Data dump_2018.csv',error_bad_lines=False,encoding = "ISO-8859-2")
X = np.array([data.iloc[:,158].values])
Y = data.iloc[:,92].values


#Fitting Random Forest Regression to the dataset
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
regressor = RandomForestRegressor(n_estimators = 10, random_state = 0)
regressor.fit(X,Y) 

Answer 1

输入的内容可能包含Nan。 因此，请使用np.nan_to_num(X)首先用零填充它们。

Answer 2

尝试声明一个变量。

x = x.fillna(test.mean())

Answer 3

就我而言，错误是由于大数字造成的，特别是我发现了那些带有科学记数法的数字，例如 3.63E+08、1.25E+09... 解决方案是用更小的数字替换这些数字：您可以简单地用 x / 1000 替换它们，或者最好的解决方案是使用函数来缩放或规范化数据。之后，你可以训练你的模型