ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float64') 来说太大的值

Question

在数据集中，我首先使用均值策略将所有缺失值替换为输入类，但它已将其替换为数据集中的大值，这导致了此错误。这个问题的解决方案是什么，或者我如何将值四舍五入到小数点后两位。由于数据集包含浮点值，因此将它们四舍五入到小数点后 2 位或 3 位对我来说是可行的。代码 ：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as pltdf=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/Life Expectancy Data.csv")X=df.iloc[:, 4:].valuesY=df.iloc[:,3:4].valuesfrom sklearn.impute import SimpleImputerimputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')imputer.fit(X)X=imputer.transform(X)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)from sklearn.linear_model import LinearRegressionreg=LinearRegression()reg.fit(X_train,Y_train)

Answer 1

X_train.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

使用以上

然后将空值替换为

X_train.fillna(999, inplace=True)

要么

X_train.fillna(X_train.mean(), inplace=True)