numpy ValueError: array must not contain infs or NaNs 오류 해결하기

소개

누파이(Numpy) 라이브러리를 사용할 때, 데이터 처리 중 'ValueError: array must not contain infs or NaNs'라는 오류가 자주 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 배열 내에 무한대(infinity) 또는 결측값(NaN, Not a Number)이 포함되어 있을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이러한 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

에러 발생 예시 코드

먼저, 'ValueError: array must not contain infs or NaNs' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# NaN 및 inf이 포함된 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf])

# 배열의 평균 계산 시도
mean_value = np.mean(data)
print(mean_value)

에러 해결 방법

1. NaN과 inf값 제거하기

가장 간단한 해결책은 NaN과 inf 값을 제거하고 나서 배열과 관련된 계산을 수행하는 것입니다.

import numpy as np

# NaN 및 inf이 포함된 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf])

# NaN과 inf 제거 후 평균 계산
clean_data = data[~np.isnan(data) & ~np.isinf(data)]
mean_value = np.mean(clean_data)
print(mean_value)

2. NaN 및 inf을 다른 값으로 대체하기

NaN이나 inf 값을 0 또는 다른 적절한 값으로 대체하는 방법도 있습니다. 이를 통해 계산에 영향을 주지 않도록 조정할 수 있습니다.

import numpy as np

# NaN 및 inf이 포함된 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf])

# NaN을 0으로, inf을 10으로 대체하기
data = np.nan_to_num(data, nan=0.0, posinf=10.0, neginf=-10.0)
mean_value = np.mean(data)
print(mean_value)

3. 데이터 검증

계산을 수행하기 전에 데이터가 NaN이나 inf 값을 포함하고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 데이터를 검증하여 문제를 예방할 수 있습니다.

import numpy as np

# NaN 및 inf이 포함된 배열 생성
data = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.inf])

# 데이터 검증
if np.any(np.isnan(data)) or np.any(np.isinf(data)):
    print("오류: 배열이 NaN 또는 inf 값을 포함하고 있습니다.")
else:
    mean_value = np.mean(data)
    print(mean_value)

마무리

이 블로그 글에서는 누파이에서 발생하는 'ValueError: array must not contain infs or NaNs' 에러에 대한 다양한 해결 방법을 살펴보았습니다. NaN 및 inf 값을 제거하거나 대체함으로써 이러한 오류를 극복할 수 있습니다. 데이터 처리를 위해서는 항상 데이터의 유효성을 검증하고 적절한 방식으로 다루는 것이 중요합니다.