pandas查找inf值

你可以使用 Pandas 中的 `isinf()` 函数来查找 `inf` 值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含 inf 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.inf, 4],
                   'B': [np.inf, 6, 7, 8]})

# 查找 DataFrame 中的 inf 值
df_inf = df[df.isin([np.inf, -np.inf]).any(1)]
print(df_inf)

输出结果如下：

     A    B
2  inf  inf

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含 `inf` 值的 DataFrame，然后使用 `isin()` 函数和 `any()` 函数来查找包含 `inf` 值的行，并将其保存到一个新的 DataFrame `df_inf` 中。

相关问题

确认 exp_Lactylation_clean是否含inf

确认数据集`exp_Lactylation_clean`中是否包含值`inf`，通常是为了检查该数据集中是否存在异常值或者是计算过程中产生的无穷大结果。如果存在`inf`，可能是数值溢出、缺失值处理不当或其他错误导致的。为了确定这一点，你可以通过数据探索（Data Exploration）的方式来查看这个变量：

1. 如果是编程环境（如Python），可以使用pandas库的`isnull()`和`notnull()`函数检查是否有`NaN`值，然后结合`== np.inf`来查找`inf`。

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
if 'exp_Lactylation_clean' in df.columns:
    inf_count = df['exp_Lactylation_clean'].eq(float('inf')).sum()
    print(f"{'exp_Lactylation_clean'列中含有inf的数量:} {inf_count}")

2. 如果是数据库查询，可以编写SQL语句直接搜索包含`inf`的结果。

SELECT COUNT(*) FROM exp_Lactylation_clean WHERE value = infinity;

要求学生掌握《人工智能概论》课程中的基本知识点，了解常用的人工智能方法，能够查找资料，完成相关算法设计。基于以上知识点，使用决策树算法（ID3、C4.5、CART三选一）方法对iris数据集进行分类。

好的，基于以上要求，我可以给您提供一个简单的决策树分类算法的代码示例，用来对iris数据集进行分类。这里我选择使用ID3算法。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 导入数据集
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']
dataset = pd.read_csv(url, names=names)

# 划分训练集和测试集
train = dataset.sample(frac=0.8, random_state=1)
test = dataset.drop(train.index)

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data  # 当前节点的数据集
        self.labels = labels  # 当前节点的标签列表
        self.children = {}  # 当前节点的子节点
        self.split_feature = None  # 当前节点的分裂属性
        self.majority_class = None  # 当前节点所属的多数类

# 计算信息熵
def entropy(labels):
    n_labels = len(labels)
    if n_labels <= 1:
        return 0
    counts = np.bincount(labels)
    probs = counts / n_labels
    n_classes = np.count_nonzero(probs)
    if n_classes <= 1:
        return 0
    ent = 0.
    for i in probs:
        ent -= i * np.log2(i)
    return ent

# 计算信息增益
def info_gain(data, labels, split_feature):
    base_entropy = entropy(labels)
    split_entropy = 0.
    n_data = len(labels)
    for value in set(data[:, split_feature]):
        sub_data = data[data[:, split_feature] == value]
        sub_labels = labels[data[:, split_feature] == value]
        split_entropy += len(sub_labels) / n_data * entropy(sub_labels)
    return base_entropy - split_entropy

# 选择最优分裂属性
def choose_feature(node):
    data = node.data
    labels = node.labels
    n_features = data.shape[1]
    best_feature = None
    best_info_gain = -np.inf
    for i in range(n_features):
        current_info_gain = info_gain(data, labels, i)
        if current_info_gain > best_info_gain:
            best_feature = i
            best_info_gain = current_info_gain
    return best_feature

# 构建决策树
def build_tree(node):
    data = node.data
    labels = node.labels
    n_labels = len(labels)
    n_classes = len(set(labels))
    if n_labels == 0:
        node.majority_class = -1
        return
    if n_classes == 1:
        node.majority_class = labels[0]
        return
    if data.shape[1] == 0:
        node.majority_class = np.argmax(np.bincount(labels))
        return
    node.split_feature = choose_feature(node)
    for value in set(data[:, node.split_feature]):
        sub_data = data[data[:, node.split_feature] == value]
        sub_labels = labels[data[:, node.split_feature] == value]
        node.children[value] = Node(sub_data, sub_labels)
        build_tree(node.children[value])

# 预测
def predict(node, sample):
    if not node.children:
        return node.majority_class
    if sample[node.split_feature] not in node.children:
        return node.majority_class
    return predict(node.children[sample[node.split_feature]], sample)

# 计算准确率
def accuracy(tree, test):
    correct = 0
    for i in range(test.shape[0]):
        if predict(tree, test.iloc[i, :-1]) == test.iloc[i, -1]:
            correct += 1
    return correct / test.shape[0]

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 划分训练集和测试集
    train = dataset.sample(frac=0.8, random_state=1)
    test = dataset.drop(train.index)
    # 构建决策树
    root = Node(train.iloc[:, :-1].values, train.iloc[:, -1].values)
    build_tree(root)
    # 测试并输出准确率
    acc = accuracy(root, test)
    print("Accuracy:", acc)

需要注意的是，这段代码使用ID3算法来构建决策树，并对iris数据集进行分类。如果您需要使用C4.5或CART算法，只需要在代码中进行相应的修改即可。另外，您还需要安装pandas和numpy这两个库。