Python - 輸入包含NaN，無窮大或值太大的dtype（'float64'）

我是Python新手。我正在嘗試使用sklearn.cluster。這裏是我的代碼：Python - 輸入包含NaN，無窮大或值太大的dtype（'float64'）

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans 

kmeans=MiniBatchKMeans(n_clusters=2) 
kmeans.fit(df)

，但我得到了以下錯誤：

 50    and not np.isfinite(X).all()): 
    51   raise ValueError("Input contains NaN, infinity" 
---> 52       " or a value too large for %r." % X.dtype) 

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

我檢查了沒有NAN或無窮大值。所以只剩下一個選擇。但是，我的數據信息告訴我，所有變量都是float64，所以我不明白問題來自哪裏。

df.info() 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 362358 entries, 135 to 4747145 
Data columns (total 8 columns): 
User   362358 non-null float64 
Hour   362352 non-null float64 
Minute  362352 non-null float64 
Day   362352 non-null float64 
Month  362352 non-null float64 
Year   362352 non-null float64 
Latitude  362352 non-null float64 
Longitude 362352 non-null float64 
dtypes: float64(8) 
memory usage: 24.9 MB

非常感謝，

來源

2015-12-18 Mitch

'我檢查了沒有南或無限的價值.'請告訴我們你是如何做到這一點的。 – cel

對數據進行排序並檢查頂部/底部值。 – Alexander

我認爲'df'是一個熊貓DataFrame？如果是這樣，請嘗試'kmeans.fit（df.as_matrix（））'。 Scikit-learn沒有DataFrame的概念，只有numpy數組的概念。 –

我認爲fit()只接受「陣列狀，形狀= [N_SAMPLES次，n_features]」，而不是熊貓dataframes。因此，試圖數據框的值傳遞到它：

kmeans=MiniBatchKMeans(n_clusters=2) 
kmeans.fit(df.values)

或爲了正確地運行功能塑造他們。希望有所幫助。

來源

2015-12-18 15:32:50

謝謝@Fabio，我試過但我仍然有同樣的錯誤 – Mitch

我處於同樣的情況。驗證過的數據沒有空值但收到上述錯誤消息 – Abhi

通過查看您的df.info()，看起來還有6個非null用戶值比任何其他列的值還多。這表示在其他列中有6個空值，這就是錯誤的原因。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 362358 entries, 135 to 4747145 
Data columns (total 8 columns): 
User   362358 non-null float64 
Hour   362352 non-null float64 
Minute  362352 non-null float64 
Day   362352 non-null float64 
Month  362352 non-null float64 
Year   362352 non-null float64 
Latitude  362352 non-null float64 
Longitude 362352 non-null float64 
dtypes: float64(8) 
memory usage: 24.9 MB

來源

2015-12-20 07:39:50

Python - 輸入包含NaN，無窮大或值太大的dtype（'float64'）

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