ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float64') 来说太大的值

Question

在数据集中，我首先使用均值策略将所有缺失值替换为输入类，但它已将其替换为数据集中的大值，这导致了此错误。这个问题的解决方案是什么，或者我如何将值四舍五入到小数点后两位。由于数据集包含浮点值，因此将它们四舍五入到小数点后 2 位或 3 位对我来说是可行的。

代码 ：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib as plt

df=pd.read_csv("C:/Users/asus/Desktop/Life Expectancy Data.csv")

X=df.iloc[:, 4:].values

Y=df.iloc[:,3:4].values

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer=SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')

imputer.fit(X)

X=imputer.transform(X)

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

reg=LinearRegression()

reg.fit(X_train,Y_train)

Answer 1

X_train.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)使用以上然后将空值替换为X_train.fillna(999, inplace=True)要么X_train.fillna(X_train.mean(), inplace=True)