如何解决 dtype('float32') 错误的值太大？熊猫答案

【问题标题】：How can i solve the value too large for dtype('float32') error? Pandas如何解决 dtype('float32') 错误的值太大？熊猫
【发布时间】：2020-01-22 23:25:57
【问题描述】：

我有一个包含数字的数据集。但是当我尝试适应这个命令时：

model.fit(X_train, y_train)

我收到此错误：

输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32') 来说太大的值。

但我的数据集中没有空单元格。未缩放数据_X

[[0 0 4 ... 0 -21.4 6]
 [1 0 2 ... 0 0.0 0]
 [0 0 2 ... 0 805.9 7]
 ...
 [1 0 2 ... 1 -20.2 0]
 [1 0 3 ... 1 1031.0 5]
 [0 1 3 ... 1 0.0 0]]

缩放后的 X_train 是这样的：

 [[ 0.64649731 -0.63390308  0.74842646  0.41698984 -0.65263096]
 [-1.54679684 -0.63390308 -0.6061627   0.41698984 -0.65263096]
 [ 0.64649731  1.57752823  0.07113188  0.41698984  0.7140774 ]
 ...
 [ 0.64649731 -0.63390308 -0.6061627   0.41698984 -0.65263096]
 [-1.54679684 -0.63390308  0.07113188  0.41698984  0.7140774 ]
 [ 0.64649731 -0.63390308  0.74842646  0.41698984 -0.65263096]]

当我从这个数据集中删除浮点数时，问题就解决了。但这不是解决方案。我该怎么做才能避免这种情况？

谢谢。

【问题讨论】：

你的最大值和最小值是多少？ float32 是否太大/太小？？？
错误已经提示了该怎么做：imputation，即你需要用其他一些值替换NaN。
没有数字，我修复了@QuangHoang
None 和 NaN 是两个不同的东西。
当然我修复了 self.data[self.data==np.inf]=np.nan self.data.fillna(0, inplace=True)

标签： python pandas scikit-learn dtype

【解决方案1】：

尝试更改 float 32 的值：

X_train= np.float32(X_train)

和/或替换 Nan 和 inf：

X_train=np.nan_to_num(X_train, nan=-9999, posinf=33333333, neginf=33333333)

【讨论】：