IntCastingNaNError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer
时间: 2024-02-23 21:02:17 浏览: 34
这个错误是因为在将数据转换为整数时,有一些数据是非数字值(NaN)或无穷大(inf),无法转换为整数。
解决办法是在将数据转换为整数之前,先将这些非数字值和无穷大值填充为其他值,比如填充为 0。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
def assign_quantile(df):
# 将 target 列按照 date 列分组后计算分位数
quantiles = df.groupby('date')['target'].apply(
lambda x: pd.qcut(x, q=10, labels=False, duplicates='drop')
)
# 按照从低到高的顺序赋值 0~9
quantiles = quantiles.rank(method='dense') - 1
# 将非数字值和无穷大值填充为 0
quantiles = quantiles.fillna(0).replace(np.inf, 0).astype(int)
# 将 quantiles 赋值给 label 列
df['label'] = quantiles
return df
```
使用方法为将需要处理的 DataFrame 传入函数中,函数将返回一个新的 DataFrame,其中 label 列已经被填充好了。需要注意的是,此函数假设 df 已经按照 date 列排好序。如果没有排好序,需要先使用 df.sort_values('date') 方法对 DataFrame 进行排序。