python报错Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').

这个错误通常是由于数据中包含 NaN （Not a Number）、无穷大或太大的值所导致的。你需要先找出数据中的这些异常值，并进行处理。

一种常见的处理方式是将这些异常值替换成一个合适的值，比如平均值、中位数或者其他预先确定的值。你可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法来进行替换。

另外，如果你使用的是 TensorFlow 或者 PyTorch 等深度学习框架，你也可以使用 tf.debugging.check_numerics() 或者 torch.isnan() 方法来检查是否存在 NaN 值，并在出现异常时抛出异常。这样可以帮助你更快地定位问题所在。

举个例子，如果你正在处理一个名为 data 的 pandas DataFrame，你可以使用以下代码来替换其中的 NaN 值：

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

如果你使用的是 TensorFlow，你可以在模型训练前加入以下代码来检查数据是否包含 NaN 值：

import tensorflow as tf

# 检查数据是否包含 NaN 值
tf.debugging.check_numerics(data, "Data contains NaN or Inf")

如果你使用的是 PyTorch，你可以在模型训练前加入以下代码来检查数据是否包含 NaN 值：

import torch

# 检查数据是否包含 NaN 值
if torch.isnan(data).any():
    raise ValueError("Data contains NaN or Inf")