ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于线性回归中的 dtype('float64') 而言太大的值

Question

谁能帮我解决这个问题？

我尝试重置索引，但没有帮助。

Python 3.7 版

代码：

import pandas as pd
import numpy as np
housing = pd.read_csv('housing.csv')
X = housing.iloc[:, housing.columns !='median_house_value'].values
y = housing.iloc[:, 9].values
print(X[0])


housing.head()


from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.linear_model import LinearRegression


labelencoder = LabelEncoder()
X[:, 8] = labelencoder.fit_transform(X[:, 8])


print(X[0])


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)


regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train,y_train)
#testing/predicting using test set
y_pred = regressor.predict(X_test)
print(y_pred)

regressor.fit() 方法出现错误。

Answer 1

好的，所以我找到了一个答案，即缺少一些数据，更准确地说是空单元格。如果您遇到此类错误，这里是解决方案。

1. 检查空单元格。

   运行dataframename.isnull().sum()（将dataframename替换为您的数据框名称方法到您的数据框。

   这将显示哪些列中有空单元格或 NaN 单元格。

2. 删除空单元格

   运行dataframename = dataframename.dropna() 删除空单元格。

   查看此站点以获取更多过滤器https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html

3. 确认

   运行dataframename.isnull().sum()检查是否有空单元格。

大功告成！！现在继续您的程序的剩余部分。