由于值太大而导致StandardScaler错误（Python）。时间序列数据的预处理

我需要集中和缩放我的数据，我的预测矩阵X有一列数字太大。如何处理此变量以应用标准化？在python中使用

preprocessing.StandardScaler（）

函数时，我得到了以下消息：

“ValueError:输入包含无穷大或太大的值，无法输入。” 数据类型（'float64'）。”

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谢谢你的支持

检查您的矩阵是否不包含

NaN

或

np.inf

值。是的，我的矩阵包含inf值。我们如何处理这类数据？我们是否需要使用先前的转换？您需要了解如何在数据中删除/替换它们。从逻辑上考虑，无限的含义是什么？无穷大的标准差是多少？任何缩放过程如何处理无穷大的值或任何模型？一个无穷大的值意味着一个无穷大的平方误差，