Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')

这个错误通常出现在数据集中包含缺失值（NaN）或者数值过大，超出了浮点数的表示范围。需要首先检查数据集中是否存在缺失值，可以使用 Pandas 库中的 isna() 函数或者 isnull() 函数进行检查。如果存在缺失值，可以考虑使用 fillna() 函数进行填充，或者直接删除包含缺失值的行或列。如果数据集中存在数值过大的问题，可以考虑对数据进行缩放或者规范化处理，以避免数值过大导致的问题。同时，也可以考虑使用更高精度的浮点数类型（如numpy.float128）进行数据表示，以避免数据溢出的问题。

相关问题

Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype( float64 )

这个错误通常是由于输入数据中包含了 NaN（Not a Number）或无穷大的值，或者是数据类型不匹配导致的。你可以尝试以下几种方法解决这个问题：

1. 检查输入数据是否正确，特别是数据类型是否正确以及是否包含 NaN 或无穷大的值。
2. 如果数据集较大，可以尝试使用数据清洗工具，例如 Pandas 库中的 dropna()、fillna() 或 replace() 方法，将 NaN 或无穷大的值替换成合理的值。
3. 如果数据集较小，可以手动检查数据，找到并修正错误数据。
4. 选择合适的数据类型，例如使用 float32 替代 float64，可以减少内存占用，同时也可以避免一些数据类型不匹配的问题。

Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

这个问题通常是由于数据中包含了NaN或无穷大（infinity）的值，或者某些数据超出了float64数据类型的最大值所致。解决这个问题的方法是先检查数据，找出这些异常值并对其进行处理。可以使用Pandas库中的isna()和replace()等函数来进行NaN值的处理，使用numpy库中的isinf()和replace()等函数来进行无穷大值的处理。如果数据中存在超出float64数据类型最大值的值，则需要将数据转换为更高精度的数据类型。