我正在使用sklearn,但在亲和力传播方面遇到了问题。我已经构建了一个输入矩阵,并且一直收到以下错误。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
我跑过了
np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True
我试着用
mat[np.isfinite(mat) == True] = 0
删除无限值,但这也不起作用。我该怎么做才能去掉矩阵中的无限值,以便可以使用
我正在尝试适应一个简单的机器学习模型,使用科学工具学习。在这一行上:
clf.fit(features, labels)
我遇到了一个熟悉的错误:
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
每当我遇到这种情况之前,当我的数据中有NaN值的时候。我已经证实数据中没有NaNs。.fit()方法(特性和标签)的两个输入是np数组,但它们是从熊猫数据中生成的。在提取我打印的NaN值之前:
print(features_df[features_df.isnull().any(axis=
我有以下代码
X = df_X.as_matrix(header[1:col_num])
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
X_nor = scaler.transform(X)
并得到以下错误:
File "/Users/edamame/Library/python_virenv/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 54, in _assert_all_finite
" or a value too lar
我有一个形状为(10,3)的ndarray,其中包含一些缺失值(Nan)。我想用各自列的平均值替换缺少的值。为此,我使用了SimpleImpueter。我的代码如下: from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values = 'nan',strategy='mean') 此代码不工作,并显示以下值错误: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('
我正在尝试在熊猫数据帧上运行随机森林。我知道数据帧中没有空值或无穷大,但当我符合模型时,会不断获得ValueError。这大概是因为我使用的是flaot64列,而不是int列;我还有很多bool和float32类型的列。有没有办法把所有的浮点列都改成float32? 我已经尝试过重写CSV,并且相对确定问题不在于此。我以前在float64s上运行随机森林从来没有遇到过问题,所以我不确定这一次出了什么问题。 labels = electric['electric_ratio']
electric = electric[[x for x in electric.columns i
我试图使用sklearn,但遇到了错误,但我不知道哪里出了问题。这是我的代码:
import pandas as pdd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
df = pd.read_csv('vgsales.csv')
X = df.drop(columns=['Name','Platform','Publisher','Genre'])#input
y = df['Rank']#output
model = DecisionTreeCl
我刚刚开始使用熊猫,当我在一个熊猫系列中添加多个物体时,我遇到了一个问题。我知道您可以先创建一个大对象,然后调用pd.Series(large object),但是,我只想知道是否可以将多个对象附加到一起。(我们是否使用DataFrame进行此操作?)
def foo():
Points = pd.Series({})
for i in range(len(df)):
givenVal = {}
givenVal[str(df.index[i])] = int(3*df.iloc[i]['somedata'])
P
我有以下数据
time X Y X_t0 X_tp0 X_t1 X_tp1 X_t2 X_tp2
0 0.002876 0 10 0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 0.002986 0 10 0 NaN 0 NaN NaN NaN
2 0.037367 1 10 1 1.000000 0 NaN
我从scikit那里得到了这个错误--学习:
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
这是检查的结果。基于这个,我可以使用df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(axis=1),因为我想检测任何nan或inf值,然后删除包含其中任何一个的行。但是,我使用Python3.6,因此错误说:
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
这是我试图运行的代码
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, Y_train)
r2 = model.score(X_test, Y_test)
r2
这是我收到的错误。这似乎是由于我的数据集中存在无穷大或NaN,但是我不知道如何删除它们。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
如何修复此错误?
我正在尝试使用logistic.fit(),我得到了下面的错误。如何修正错误?
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
下面是我代码的一部分:(地板和姓氏是字符串)
xtr = pd.get_dummies([['Age','Fee', 'Size','Floor', 'Class', 'Surname' ]])
import pandas as pd
fr
我试图从雪橇运行一个随机森林模型,但是我一直收到一个错误:ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
我尝试在ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype太大的值(‘输入包含’)中执行以下步骤
fillna(0)对我的熊猫数据仍然给予了ValueError。
因此,我尝试使用我的numpy数组:
val = setTo.ravel().nan_to_num(0)
但我一直有个错误:'numpy.ndarray' object
目前,我的代码中出现了这个错误。
'ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')'
当我想运行这段代码时
import pandas as pd
train=pd.read_csv('C:\Users\ABDILLAH\Desktop\datasets\Rails\RailsDataset.csv')
features_col=['Num_comments', 'Num_Commits',
我目前正在试图得到一个熊猫系列的平均值,表示另一个熊猫系列的百分比变化,也就是原始系列的百分比变化;然而,当我试图通过使用acc.mean()获得平均值时,它返回了nan。pct_returns.mean()的情况并非如此,它返回平均值。另外,这两个系列图都是正确的(,),所以我不知道为什么不能正确地取平均值。
下面是一些示例代码作为示例:
import yfinance as yf, pandas as pd, numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
tick = yf.Ticker('AAPL')
data = t
我正在尝试通过以下方式聚集超过200k个点:
km = KMeans(n_clusters=5)
km.fit_transform(ends)
但我得到以下错误: km.fit_transform(ends)
所以矩阵的维数是200kX2
File "/Users/fleh/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/cluster/k_means_.py", line 814, in fit_transform
X = self._check_fit_data(X)
...
ValueError: Input co
我有一只熊猫数据,它的特征值非常小-322。我试图标准化这些特性,但是
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
来自dataframe的几个值如下:
3.962406e-321
3.310240e-322
3.962406e-321
3.310240e-322
3.962406e-321
3.310240e-322
3.962406e-321
3.310240e-322
3.962406e-321
3.310240e-322
我假设我正在处理价
我得到了一个由stanfordmlgroup发明的新的GBDT算法,名为Ngboost。我想使用它并调用encode
pip install ngboost==0.2.0
来安装它。然后我训练一个不会计算或删除缺失值的数据集。然而,我得到了一个错误:
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
这是不是意味着Ngboost不能像xgboost那样自动处理缺失值?
我正在处理一个属性中有几个缺失值的数据集。
在完成了典型的数据预处理过程之后,我的下一步是尝试拟合一个回归模型来估算缺失值。但是,当我尝试使用fancyimpute中的IterativeImputer时。我遇到了这个错误:
C:\Users\User.DC241-12\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\ridge.py:942: RuntimeWarning: overflow encountered in square
v = s ** 2
****hierarchy of filenames in which error
我有一个干净的数据集,NaN值为零,但我在回归器上继续得到相同的错误。我的框架名为new_player_data 我试着找过了 list(new_player_data.where(new_player_data.isna()).count() > 0) 它会返回 假的,假的 大约两百次。我想可能有一些浮点数太大了。我尝试过这样做: for i in new_player_data.columns[:]:
if new_player_data[i].dtype == float:
new_player_data[i] = round(new_player_dat
我希望用给定组的最后一个有效值来填充数据帧NaNs。例如:
import pandas as pd
import random as randy
import numpy as np
df_size = int(1e1)
df = pd.DataFrame({'category': randy.sample(np.repeat(['Strawberry','Apple',],df_size),df_size), 'values': randy.sample(np.repeat([np.NaN,0,
我试图将RandomForest方法应用于数据集,并得到以下错误:
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype ('float32')
有谁能告诉我,我可以在函数中修改什么才能使代码工作:
def ranks_RF(x_train, y_train, features_train, RESULT_PATH='Results'):
"""Get ranks from Random Forest"""
我有一个正在执行主成分分析(PCA)的数据集。当我尝试转换数据时,收到一条ValueError消息。以下是部分代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA as sklearnPCA
data = pd.read_csv('test.csv',header=0)
X = data.ix[:,0:1000].value
我有脚本来填充从文件(df4)到现有的数据have (df3)的值。但是dataframe df3包含已经填充了值的列,这些现有值被设置为"NaN“,脚本如下:
df5 = df4.pivot_table(index='source', columns='plasmidgene', values='identity').reindex(index=df3.index, columns=df3.columns)
如何避免我现有的值被覆盖?谢谢
例如,我有df1
a b c d e f
1 1 30 Nan