Question

我已经堆叠了一个sprase矩阵和一个dataframe。生成的csr_matrix包含NAN。

我的问题是如何将这些nan值更新为0。

X_train_1hc = sp.sparse.hstack([X_train_1hc, X_train_df.values]).tocsr()

当我将X_train_1hc传递给分类器时，出现错误输入内容包含NaN或无穷大，或者对于dtype（'float'）而言值太大

1。是否存在用于替换稀疏矩阵中的nan值的选项/函数/ hack。这是一个概念性问题，因此没有提供任何数据。

Answer 1

扩展Martin的答案，这是一种方法。假设您有一个csr_matrix，其中包含一些NaN值：

>>> Asp.todense()
matrix([[0.37512508,        nan, 0.34919696, 0.10321203],
        [0.48744859, 0.07289436, 0.16881342, 0.57637166],
        [0.37742037, 0.01425494, 0.38536847, 0.23799655],
        [0.95520474, 0.97719059,        nan, 0.22877082]])

由于csr_matrix将非零存储在the data attribute中，因此您需要操纵该数组。您可以将NaN和inf的所有出现替换为0和一个较大的数字（实际上是可表示的最大数字）

>>> Asp.data = np.nan_to_num(Asp.data, copy=False)
>>> Asp.todense()
matrix([[0.37512508, 0.        , 0.34919696, 0.10321203],
        [0.48744859, 0.07289436, 0.16881342, 0.57637166],
        [0.37742037, 0.01425494, 0.38536847, 0.23799655],
        [0.95520474, 0.97719059, 0.        , 0.22877082]])

或者，您可以像这样手动替换NaN：

>>> Asp.data[np.isnan(Asp.data)] = 0.0
>>> Asp.todense()
matrix([[0.37512508, 0.        , 0.34919696, 0.10321203],
        [0.48744859, 0.07289436, 0.16881342, 0.57637166],
        [0.37742037, 0.01425494, 0.38536847, 0.23799655],
        [0.95520474, 0.97719059, 0.        , 0.22877082]])

在python中如何替换稀疏csr_matrix中的nan

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