SimpleImputer ValueError
SimpleImputer ValueError
提问于 2021-01-25 19:04:03
我试图用平均值替换NaNs，但是当我使用fit方法时，我得到了以下错误：
ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype('float64')来说太大的值。
这是我的密码：
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp = SimpleImputer(missing_values = "NaN", strategy = "mean")
imp = imp.fit(df_missing.iloc[:, 1:4])在你把它标记为转发之前，我知道我可能也会导入numpy，使用np.nan而不是"NaN"，但难道没有办法绕过它，坚持熊猫和SimpleImputer吗？我正在学习一门在线课程，我想尽可能地坚持下去；不幸的是，它显然已经过时了，例如，它仍然在运行。
from sklearn.preprocessing import Imputer回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-27 17:38:01
我不确定我是否清楚地理解了您的问题，但是我假设在您想要计算的列中不是pd.NA or np.nan，而是"NaN"(一个对象类型)。如果是这样的话，就有办法解决这个问题：
df_missing.iloc[:, 1:4] = df_missing.iloc[:, 1:4].replace({"NaN": np.nan})通过这样做，首先将"NaN"替换为np.nan，然后可以使用SimpleImputer：
imp = SimpleImputer(strategy = "mean")
imp = imp.fit(df_missing.iloc[:, 1:4])我希望我正确地理解了你的问题，这个解决方案对你有帮助！
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-25 19:08:00
您可以设置imp对象；
imp = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = "mean")
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65890860
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