_Is_nan 找不到标识符 C++

这个错误是因为您尝试在 C 语言中使用 Python 的函数。函数 "_Is_nan" 是 Python 中的一个函数，用于检测一个值是否为 NaN（不是一个数字）。在 C 语言中，您需要使用 isnan() 函数来执行类似的操作。请注意，C 语言和 Python 语言有很多不同之处，因此在编写代码时需要注意这些差异。

相关问题

to_dict 舍弃nan

如果您想将一个字典中的 NaN 值舍弃掉，可以尝试以下方法：

假设您有一个包含 NaN 值的字典 `my_dict`，您可以使用字典推导式来创建一个新的字典，其中不包含 NaN 值。示例如下：

clean_dict = {key: value for key, value in my_dict.items() if not pd.isna(value)}

在这个示例中，我们使用了 pandas 库中的 `pd.isna()` 函数来检查值是否为 NaN。如果值不是 NaN，则将其包含在新的字典 `clean_dict` 中。

请注意，这里的示例假设您使用了 pandas 库来处理 NaN 值。如果您没有使用 pandas，您可以使用其他方式来检查和舍弃 NaN 值。

ValueError: Input y_true contains NaN.

这个错误通常出现在训练模型时，输入的 `y_true` 中包含了缺失值（NaN）。

您可以使用 Pandas 库中的 `dropna` 函数将含有缺失值的数据行删除，如下所示：

import pandas as pd

# 假设 y_true 是一个 Pandas DataFrame，包含了标签数据
y_true = pd.DataFrame(y_true)
# 删除含有缺失值的行
y_true = y_true.dropna()

如果您使用的是 NumPy 数组，可以使用 `numpy.isnan` 函数检查是否存在缺失值，并使用 `numpy.logical_not` 函数返回不包含缺失值的索引，如下所示：

import numpy as np

# 假设 y_true 是一个 NumPy 数组，包含了标签数据
# 检查是否有缺失值
mask = np.isnan(y_true)
# 返回非缺失值的索引
not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()
# 使用索引获取不包含缺失值的标签数据
y_true = y_true[not_nan_idx]

这样，您就可以删除含有缺失值的行或过滤掉缺失值，避免出现 `Input y_true contains NaN` 的错误。