Python pandas：如何删除nan和-inf值
Python pandas：如何删除nan和-inf值
我有以下的数据框：\n
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
\n我尝试了以下操作：\n
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)
\n然而，每当我尝试拟合回归模型fit(X_train, y_train)时，仍然会出现以下错误：ValueError: 输入包含NaN、无穷大或超出dtype(\'float32\')范围的值。\n我们如何同时删除NaN和-inf值？
Python pandas: 如何移除NaN和-inf值
问题的出现原因：在处理数据时，经常会遇到数据中存在NaN（Not a Number）和-inf（负无穷大）的情况，这些值会对数据分析和计算造成影响，因此需要将其移除。
解决方法：
1. 使用replace函数将数据中的inf和-inf值替换为NaN：
df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
这一步将inf和-inf值替换为NaN，便于后续处理。
2. 使用dropna函数移除数据中的NaN值：
df.dropna(inplace=True)
这一步将数据中的NaN值进行移除，可以选择将修改应用于原数据（inplace=True），或者将修改后的数据返回给新的对象。
通过以上两步操作，我们可以移除数据中的NaN和-inf值，使得数据更加干净和可靠，方便后续的数据分析和计算。
此方法已被证实有效，并得到了许多用户的认可。
Python pandas: 如何删除NaN和-inf值
问题的原因：
在处理数据时，可能会出现无穷大（inf）和负无穷大（-inf）的值，这些值可能会导致后续的计算和分析出现错误。
解决方法：
可以将inf和-inf替换为NaN，然后选择非空行。
代码示例：
df[df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).notnull().all(axis=1)] # .astype(np.float64) ?
或者
df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(axis=1)
检查列的类型是否符合预期（例如np.float32/64），可以使用df.info()来查看。
示例输出：
Data columns (total 9 columns):
time 1030291 non-null float64
X 1030291 non-null int64
Y 1030291 non-null int64
X_t0 1030291 non-null int64
X_tp0 1030291 non-null float64
X_t1 1030291 non-null float64
X_tp1 1030291 non-null float64
X_t2 1030291 non-null float64
X_tp2 1030291 non-null float64
dtypes: float64(6), int64(3)
memory usage: 78.6 MB
有些列的类型是整数。可以尝试将所有列转换为浮点型，使用.astype(np.float64)。
如果仍然出现相同的错误，可以使用df.describe()检查最大或最小值是否异常。
如果通过df.replace(-np.inf, np.nan)将-inf值转换为NaN，但是通过df.dropna(inplace=True)删除NaN值时，仍然存在一些包含NaN值的行，并且仍然出现相同的错误。是否可以强制删除所有包含NaN值的行？
需要指定axis参数为1，以删除行，否则将删除列：df.dropna(axis=1)。可以参考以下链接了解更多信息：stackoverflow.com/questions/17477979/…
以上就是解决Python pandas中如何删除NaN和-inf值的方法。
