如何防止标准化公式产生NaN值?
当我试着用下面的公式来规格化我的数据时:
normalized_df=(df-df.mean())/df.std()
有些值变成NaN。我认为它可以变成NaN的唯一原因是stanard偏差等于0(除以0)，这是不太可能的，因为这意味着所有的值必须有相同的值。 为什么会这样呢?如何避免? 我在这里发现了一个类似的问题，表明它可能是一个bug! 问题来源StackOverflow 地址：/questions/59379134/how-to-prevent-normalization-formula-to-produce-nan-values
展开
收起
1
条回答
写回答
写回答
-
如果没有任何额外的输入，std将给出这些列的标准偏差。首先要检查的是得到NaN的列是什么样的。 它可以有多个原因。或者，就像你说的，因为他们的性病是0。或者因为所有的列元素都是NaN。 因此，要查找bug，请检查特定列中发生了什么。明确计算平均值和std，看看发生了什么。并检查列中的任何项是否已经是NaN。我无法想象numpy bug已经超过4年没有被修复了。
2019-12-30 09:52:21赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
问答排行榜
最热
最新
推荐问答
