混淆了为什么我的KNN代码抛出Valueerror

Question

我正在使用Sklearn进行KNN回归器：

#importing libraries and data
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor as KNR
theta = pd.read_csv("train.csv")#pandas dataframe
#getting data wanted from theta and putting it in a new dataframe
a = theta.get("YearBuilt")
b = theta.get("YrSold")
A = a.to_frame()
B = b.to_frame()
glasses = [A,B]
x = pd.concat(glasses)
#getting target data
y = theta.get("SalePrice")
#using KNN
horses = KNR(n_neighbors = 3)
horses.fit(x,y)

我收到此错误消息：

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

有人可以解释一下吗？我的数据是目标的数十万，用于输入。数据中没有空白。

Answer 1

在回答问题之前，让我重构代码。您使用的是数据框，因此您可以索引数据框的单个或muliple字段，而无需浏览您使用的额外步骤：

#importing libraries and data
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor as KNR

theta = pd.read_csv("train.csv") # pandas dataframe
#getting data wanted from theta and putting it in a new dataframe
x = theta[["YearBuilt", "YrSold"]] # index multiple fields
#getting target data
y = theta["SalePrice"] # index single field
#using KNN
horses = KNR(n_neighbors = 3)
horses.fit(x,y) # fit KNN

关于错误，它表明您有一些nan，inf，数据中的大值。您可以使用以下方式过滤nan inf 值来确保这些发生：

theta = theta.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)

theta.dropna(inplace=True)