代码# 决策树分类模型 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier model_dt1 = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=16, random_state=123).fit(x_train.drop(['label'], axis=1), x_train['label'])报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
时间: 2024-02-24 16:55:33 浏览: 26
这个错误提示意味着你的数据中包含了 NaN 值、无穷值或超出了 float32 类型的范围。你需要检查你的数据集,看看是否有这些问题。你可以使用 Pandas 库中的 isna() 函数找到 NaN 值,使用 NumPy 库中的 isinf() 函数找到无穷值。你可以使用以下代码来处理 NaN 和无穷值:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 查找 NaN 值
print(df.isna().sum())
# 查找无穷值
print(np.isinf(df).sum())
# 填充 NaN 值
df.fillna(0, inplace=True)
# 替换无穷值
df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df.fillna(0, inplace=True)
```
同时,你也需要确保你的数据集中所有的列都是数值型的,如果不是,你需要进行数据类型转换。如果你的数据集中包含了无法转换为浮点数的数据,那么你需要先进行数据清洗。
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解决import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 train = pd.read_csv("D:\数据挖掘\实验\实验六\clean_train.csv") test = pd.read_csv("D:\数据挖掘\实验\实验六\clean_test.csv") # 抽取正负样本 train = train[train['label'] == 1].sample(sum(train['label'] == 1)).append(train[train['label'] == 0].sample(sum(train['label'] == 0))) test = test[test['label'] == 1].sample(sum(test['label'] == 1)).append(test[test['label'] == 0].sample(sum(test['label'] == 0))) # 删除列 x_train = train.drop(['user_id', 'merchant_id', 'coupon_id','date_received', 'date'], axis=1) x_test = test.drop(['user_id', 'merchant_id', 'coupon_id','date_received', 'date', 'label'], axis=1) # 处理无穷数据(无穷数据大或者无穷数据小) x_train[np.isinf(x_train)] = 0 x_test[np.isinf(x_test)] = 0from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier model_dt1 = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=16, random_state=123).fit(x_train.drop(['label'], axis=1), x_train['label'])报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').问题
你在处理无穷数据时使用了 np.isinf() 函数,但是你并没有处理 NaN 值。你可以使用 Pandas 库中的 fillna() 函数来处理 NaN 值。下面是一个处理 NaN 和无穷数据的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 读取数据
train = pd.read_csv("D:\数据挖掘\实验\实验六\clean_train.csv")
test = pd.read_csv("D:\数据挖掘\实验\实验六\clean_test.csv")
# 抽取正负样本
train = train[train['label'] == 1].sample(sum(train['label'] == 1)).append(train[train['label'] == 0].sample(sum(train['label'] == 0)))
test = test[test['label'] == 1].sample(sum(test['label'] == 1)).append(test[test['label'] == 0].sample(sum(test['label'] == 0)))
# 删除列
x_train = train.drop(['user_id', 'merchant_id', 'coupon_id','date_received', 'date'], axis=1)
x_test = test.drop(['user_id', 'merchant_id', 'coupon_id','date_received', 'date', 'label'], axis=1)
# 处理无穷数据和 NaN
x_train = x_train.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
x_train.fillna(0, inplace=True)
x_test = x_test.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
x_test.fillna(0, inplace=True)
# 训练决策树模型
model_dt1 = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=16, random_state=123).fit(x_train.drop(['label'], axis=1), x_train['label'])
```
这样处理之后,你的数据集中就不应该包含 NaN 和无穷值了。
无法将 NULL 插入 ("SHJGNEW"."UF_RWD_DT1"."ID")
这个错误信息表明在尝试将 NULL 值插入到 "SHJGNEW"."UF_RWD_DT1"."ID" 列中时出现了问题。这可能是由于该列被定义为不允许 NULL 值,而您尝试将 NULL 值插入该列中导致的。要解决此问题,您可以检查您的代码或查询,确保在插入数据时没有将 NULL 值插入到不允许 NULL 值的列中。您还可以尝试更改列定义,以允许 NULL 值插入,或者在插入数据时提供一个非 NULL 值。如果您需要更多帮助,请提供更多上下文信息,以便我能够更好地理解您的问题并提供更具体的建议。