超出范围的值：Pandas - Python

在 Pandas 中，当输入的数据超出了模型的数据范围，就会出现“超出范围的值”的错误。这种错误通常是由于以下原因引起的：

• 数据类型不匹配，例如将字符串转换为数值数据。
• 数值超出了数据类型的有效范围，例如将大于限制范围的整数转换为无符号整数。
• 数据缺失或空值，例如将空白单元格转换为数值数据。

下面是一些可能出现“超出范围的值”的情况以及解决方法。

数据类型不匹配

在 Pandas 中，将数据从一种类型转换为另一种类型是很常见的操作。例如，将字符串转换为整数或浮点数。 如果数据类型不匹配，您可能会遇到“ValueError：无法将类型转换为类型”的错误。

解决方法：使用astype()函数将数据类型转换为正确的类型，例如：

df['column_name'] = df['column_name'].astype('float64')

数值超出了数据类型的有效范围

如果将超出数据类型范围的数值转换为相同数据类型的变量，就会发生“out of bounds”的错误。

解决方法：使用更大的数据类型转换变量，例如使用int64类型转换整数，或使用float64类型转换浮点数。

df['column_name'] = df['column_name'].astype('int64')

数据缺失或空值

Pandas 中的缺失值通常用NaN表示。如果数据包含缺失或空值，就会出现“ValueError：无法将NaN转换为float”的错误。

解决方法：使用fillna()或dropna()函数将缺失值填充或删除。

df['column_name'] = df['column_name'].fillna(0)

总结

在 Pandas 中，遇到“超出范围的值”的错误时，可以使用上述解决方法修复错误。确保数据类型匹配并且数值在数据类型的有效范围内，并填充或删除缺失值，都可以帮助您避免这种错误。