ValueError: NaN or inf values found in y. y must contains only finite values.报错怎么修改

这个错误通常是由于数据集中存在NaN或者Inf值引起的。可以尝试以下方法进行修改：

1. 使用pandas库中的fillna()函数将NaN值替换为其他值，如平均值、中位数等。

2. 使用numpy库中的isfinite()函数将Inf值替换为其他值，如最大值、最小值等。

3. 直接删除包含NaN或Inf值的数据行，使用pandas库中的dropna()函数进行删除操作。

4. 检查数据集中是否存在错误数据或数据格式不正确的情况，如果有，应该进行修正或删除。

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Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 39, in <module> am_ar_garch = arch_model(r[:i], mean='ar', lags=1, vol='garch', dist='normal', p=2, q=2) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1977, in arch_model am = ARX(y, None, lags, hold_back=hold_back, rescale=rescale) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1455, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 266, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 198, in __init__ raise ValueError( ValueError: NaN or inf values found in y. y must contains only finite values.如何修改报错

这个报错信息告诉我们在使用arch_model函数时，y中含有NaN或inf值，需要将这些非有限值删除或替换，可以使用pandas库中的dropna()函数将NaN值删除，使用numpy库中的isfinite()函数将非有限值替换为NaN或其他值。具体操作可以参考下面的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from arch import arch_model

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 删除NaN值
data = data.dropna()

# 将非有限值替换为NaN
data[~np.isfinite(data)] = np.nan

# 拟合模型
am = arch_model(data, mean='AR', lags=1, vol='GARCH', p=2, q=2, dist='Normal')
res = am.fit()

# 输出结果
print(res.summary())

在这个示例中，我们首先使用pandas库的dropna()函数删除了数据中的NaN值，然后使用numpy库的isfinite()函数将非有限值替换为NaN。接下来，我们使用arch_model函数拟合了一个AR-GARCH模型，并使用fit()函数拟合模型并输出结果。

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 33, in <module> am_arch = arch_model(r, mean='constant', vol='arch', p=1, q=0, dist='normal') File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1981, in arch_model am = ConstantMean(y, hold_back=hold_back, rescale=rescale) File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1118, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 266, in __init__ super().__init__( File "D:\python3.10\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 198, in __init__ raise ValueError( ValueError: NaN or inf values found in y. y must contains only finite values.怎么改错

这个错误提示是因为你的数据 `r` 中存在非数值或无穷大的值，需要先处理一下数据，将其中的非数值或无穷大的值去掉或替换为其他数值。你可以使用 Pandas 库中的 `fillna()` 方法将非数值或无穷大的值替换为平均值或中位数，具体操作如下：

import pandas as pd

# 将 r 中的非数值或无穷大的值替换为平均值
r = pd.Series(r)
r = r.fillna(r.mean())

或者，如果你想将非数值或无穷大的值直接去掉，可以使用 Pandas 库中的 `dropna()` 方法，具体操作如下：

import pandas as pd

# 去掉 r 中的非数值或无穷大的值
r = pd.Series(r)
r = r.dropna()

处理完数据后，再调用 `arch_model()` 函数就不会出现上述错误了。