Python 数据预处理：缺少值输入值错误

ValueError：输入包含NaN、无穷大或对于数据类型'float64'来说太大的值。

您需要检查输入数据值。大多数情况下，它具有需要处理的NaN值。可以通过检查所有列中的所有唯一值进行检查。您可以专门从dataframe中删除NaN。请参阅

如果数据集中有NaN值，则可以将其替换为零，如下面的示例所示。如果要替换现有数据帧中的值，而不是用替换返回一个新值，则可以设置inplace=True

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#importing
dataset = pd.read_csv("Data.csv")
x = dataset.iloc[:, 0:3].values
y = dataset.iloc[: , 3].values

#missingdata
from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values='0',strategy='mean')
imputer = imputer.fit(x[:, 1:3])
x[:, 1:3] =  imputer.transform(x[:, 1:3])

是官方文档，您可以从中获得更多信息。

inputer=simplemputermissing_values=np.nan，strategy='mean'使用simputer 插补器=插补器。fitX[：，1:3]在x数据集中拟合插补器 X[：，1:3]=插补器。转换X[：，1:3]在X数据集中转换插补器 缺少_值=np.nan

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x.fillna(0, inplace=True)