我有以下数据框
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 0 NaN
3 0.037374 2 10 2 0.500000 1 1.000000 0 NaN
4 0.037389 3 10 3 0.333333 2 0.500000 1 1.000000
5 0.037393 4 10 4 0.250000 3 0.333333 2 0.500000
....
1030308 9.962213 256 268 256 0.000000 256 0.003906 255 0.003922
1030309 10.041799 0 268 0 -inf 256 0.000000 256 0.003906
1030310 10.118960 0 268 0 NaN 0 -inf 256 0.000000
我尝试了以下
df.dropna(inplace=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.40)
X_train = X_train.drop('time', axis=1)
X_train = X_train.drop('X_t1', axis=1)
X_train = X_train.drop('X_t2', axis=1)
X_test = X_test.drop('time', axis=1)
X_test = X_test.drop('X_t1', axis=1)
X_test = X_test.drop('X_t2', axis=1)
X_test.fillna(X_test.mean(), inplace=True)
X_train.fillna(X_train.mean(), inplace=True)
y_train.fillna(y_train.mean(), inplace=True)
但是,ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
每当我尝试拟合回归模型时 ,我仍然会收到此错误fit(X_train, y_train)
我们如何同时删除NaN
和-inf
值?
使用pd.DataFrame.isin
并检查带有的行pd.DataFrame.any
。最后,使用布尔数组对数据帧进行切片。
df[~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)]
time X Y X_t0 X_tp0 X_t1 X_tp1 X_t2 X_tp2
4 0.037389 3 10 3 0.333333 2.0 0.500000 1.0 1.000000
5 0.037393 4 10 4 0.250000 3.0 0.333333 2.0 0.500000
1030308 9.962213 256 268 256 0.000000 256.0 0.003906 255.0 0.003922
我想弄清楚如何从我的数组中删除nan值。我的数组看起来像这样: 如何从中删除值?
我有这个,并且只需要列不是的记录: ...即。类似于的内容,以获取结果数据规则: 我该怎么做?
我想删除列为空/nan的所有行。做这件事的有效方法是什么?
问题内容: 我有一个csv文件。我读了: 它的输出如下: 我想删除列为空/ NaN的所有行。什么是有效的方法? 问题答案: 使用带有参数的指定检查列S: 用另一种解决方案和: 另一种选择: 时机
我正在获取此错误堆栈跟踪 我可以简单地在我的Proguard配置上使用选项来使其工作(没有签名验证错误)。但是,由于这个JAR的大小相当大(4MB),所以我想实际针对这个特定的bcprov-jdk15on.JAR使用它 是否有方法使用maven-assembly-plugin来依赖项jar? 谢谢你。
本文向大家介绍Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值,包括了Python 实现将numpy中的nan和inf,nan替换成对应的均值的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型 t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero(