如何修复：“ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32') 而言太大的值。”？答案

【问题标题】：How to fix : " ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32')."?如何修复：“ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32') 而言太大的值。”？
【发布时间】：2019-05-26 21:56:12
【问题描述】：

我正在使用 anaconda 导航器。我的数据集包含空字段。我试图删除它仍然存在错误：“ValueError：输入包含NaN，无穷大或对于dtype（'float32'）来说太大的值。”

from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
X = pd.read_csv("f.csv")
y= pd.read_csv("target.csv")
print (X.head())
print(X.columns)
print(X[u'screen_name'])

le=LabelEncoder()

for col in X.columns.values:

    if X[col].values.any()=='nan':
        X[col].values=0;
    if X[col].dtypes=='object':
        # data=X[col]
        #X.shape
        #le.fit(X[col])
        print("current column is ")
        print(col)
        print(X[col])
        X[col]=le.fit_transform(X[col])
        print("after tranformation")
        print(X[col]) 
mean_imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
mean_imputer = mean_imputer.fit(X)
imputed_df = mean_imputer.transform(X)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=6, n_jobs=1, verbose=2)
model = clf.fit(X, y)

【问题讨论】：

标签： python-2.7

【解决方案1】：

问题可能是您的 Imputer 尝试用字符串“NaN”替换值。实际的 NaN 仍将在数据中，导致模型在拟合期间出现问题。相反，尝试

mean_imputer = Imputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', axis=0)

【讨论】：