pandas DataFrame 中列的 mean() 返回信息：我该如何解决这个问题？

Question

我正在尝试实施一些机器学习算法，但在整理数据时遇到了一些困难。

在下面的例子中，我从 UCI 加载了一个示例数据集，删除了缺少数据的行（感谢上一个问题的帮助），现在我想尝试规范化数据。

对于许多数据集，我只是使用了：

valores = (valores - valores.mean()) / (valores.std())

但是对于这个特定的数据集，上述方法不起作用。问题是 mean 函数返回 inf，可能是由于精度问题。请参阅以下示例：

bcw = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', header=None)

for col in bcw.columns:
    if bcw[col].dtype != 'int64':
        print "Removendo possivel '?' na coluna %s..." % col
        bcw = bcw[bcw[col] != '?']

valores = bcw.iloc[:,1:10]
#mean return inf
print  valores.iloc[:,5].mean()

我的问题是如何处理这个问题。看来我需要更改此列的类型，但我不知道该怎么做。

Answer 1

不太熟悉 pandas 但是如果你转换成一个 numpy 数组它可以工作，试试

np.asarray(valores.iloc[:,5], dtype=np.float).mean()

Answer 2

NaN 值在计算 pandas.Series 的平均值时应该无关紧要。精度也无关紧要。我能想到的唯一解释是 valores 中的一个值等于无穷大。

您可以像这样计算平均值时排除任何无穷大的值：

import numpy as np

is_inf = valores.iloc[:, 5] == np.inf
valores.ix[~is_inf, 5].mean()

Answer 3

我在数据类型为 'o' 且最大值为 9999 的列上遇到了同样的问题。您是否尝试过使用带有 convert_numeric=True 参数的 convert_objects 方法？这为我解决了问题。

Answer 4

如果 pandas 系列的元素是字符串，您将得到 inf 和平均结果。在这种特定情况下，您可以简单地将 pandas 系列元素转换为 float，然后计算平均值。无需使用 numpy。

示例：

valores.iloc[:,5].astype(float).mean()

pandas DataFrame 中列的 mean() 返回信息：我该如何解决这个问题？

mean() of column in pandas DataFrame returning inf: how can I solve this?

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