Nanやinfinityが無いのにValueErrorが出る

Question

前提・実現したいこと

回帰モデルに対して、評価指標のMAEを使用しようと思ったらエラーが出ました。
Nanやとても大きい値などは無いと思うのですが、原因と解決法を教えていただきたいです。

該当のソースコードと結果

#xとyの概要
print(x)
print(y)

0 1519.0
1 1370.0
2 1516.0
3 1377.0
4 1487.0
...
6798 1493.0
6799 1226.0
6800 1027.0
6801 906.0
6802 1016.0
Length: 6803, dtype: float64

0 1434.50
1 1448.06
2 1457.60
3 1447.14
4 1309.52
...
6798 1353.32
6799 1024.42
6800 949.82
6801 975.78
6802 991.02
Length: 6803, dtype: float64

#Nanが無いことを確認
print(x[x==np.nan])
print(y[y==np.nan])

Series([], dtype: float64)
Series([], dtype: float64)

#maxとminを調べてみる
print(max(x),'---',min(x))
print(max(y),'---',min(y))

2710.0 --- 0.0
2609.2400000000002 --- 2.3

import sklearn.metrics as sk
sk.mean_absolute_error(x,y)

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

Answer 1

NaNの判定はx==np.nanではなくnp.isnan(x)を使ってください。
また、別の値に置換または削除したい場合はNumPyの配列ndarrayの欠損値np.nanを他の値に置換などを参照してください。

import numpy as np

x = np.array([1.0,np.nan,2.0])
print(x[x==np.nan])   # []
print(x[np.isnan(x)]) # [nan]
print(max(x),'---',min(x)) # 2.0 --- 1.0

Comments

[a18.]

解決しました。
誠にありがとうごさいます。