NaN 在 scikit-learn 中产生问题答案

【问题标题】：NaNs create problems in scikit-learnNaN 在 scikit-learn 中产生问题
【发布时间】：2022-01-11 02:19:39
【问题描述】：

我的数据框如下所示：

  testId    wordNumber_no    difficulty    containsPhoto     complicatedWords     Verdict
0     t1              140           NaN                0         7.653800e+06        Easy
1     t2              300           NaN                1         7.645800e+06        Hard
2     t3              394  7.653800e+06                0                  NaN        Hard
...

为了预测Verdict，我轻松地使用了 XGBoost，它运行良好。我也想试试 AdaBoost。

import pandas as pd
from sklearn import model_selection
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics

cols_to_drop = ['testId'] 
df.drop(cols_to_drop, axis=1, inplace=True)
X = df.drop('Verdict', axis=1)
y = df['Verdict']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=5) #not sure if random_state is needed, it fails both with and without it

abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1)
model = abc.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

但是在拟合模型时我得到ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')。

我做了什么：

由于df.isnull().any() 返回Trues，我做了df = df.fillna(method='ffill')，但错误仍然存在。然后我尝试了df = df.fillna(lambda x: x.median())，但由于 lambda 函数，我得到了TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'function'。有什么解决方法吗？

【问题讨论】：

ffill 不一定会填充所有的 NaN。我认为如果在列的开头有 NaN（即，在它们之前没有非 NaN 可以填充），它们将保持 nan。
代替df.fillna(method='ffill')，试试这个：df.ffill().bfill()
@user17242583 你是对的，我检查了它并没有删除所有这些。但是某些列充满了 NaN...
@user17242583 我试过了，它删除的 NaN 更少:))
真的吗？复制和粘贴你的 df 并像这样使用 bfill+ffill 对我有用。

标签： python pandas dataframe scikit-learn nan

【解决方案1】：

您可以删除所有包含 NaN 的行
```
 df.dropna()
```
用列平均值替换 NaN。将其用于所有列
```
 df[col].fillna(df[col].mean())
```

确保首先从初始数据集中删除所有 NaN，然后从中制作训练和测试样本。

【讨论】：

谢谢你的建议，我试试看。但是，我有几列包含大量 NaN（奇怪的是，我可以在 XGBoost 中逃脱），这会影响我的模型吗？
df.dropna() 返回一个 0 行的数据帧，哎呀。
它与df=df.fillna(df.mean()) 合作。