Seaborn Clustermap，内核在计算期间死亡

Question

我有一个像这样的数据框：

              value_1   value_2
test_id                        
A1BG        -0.956960      -inf
A1BG-AS1    -1.186835 -1.689504
A1CF        -2.941882      -inf
A2M          0.966581  1.031764
A2M-AS1     -1.188544 -1.231258
A2ML1            -inf -1.787149
A2MP1            -inf      -inf
A3GALT2     -0.885212 -0.587419
A4GALT       0.981555  0.876730
A4GNT            -inf      -inf
AA06             -inf      -inf
AAAS         1.364746  1.410399
AACS         1.044108  0.983331
AACSP1      -1.421534 -1.514185

它有大约 25000 行。现在我想将其绘制为带有聚类的热图。我使用了以下命令：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt

Data=pd.read_table("C://Users/Kevin/Desktop/Test.txt", sep="\t", header=0, index_col=0)
Data['value_1']=np.log10(Data['value_1'])
Data['value_2']=np.log10(Data['value_2'])
print(Data)
Data.fillna(0)

sb.clustermap(Data)

但唯一发生的事情是：

Kernel died, restarting

我错过了什么？

Answer 1

根据评论，解决方案是将 Data.fillna(0) 分配给一个新变量，或者将其与 inplace=True 一起使用。在这种特殊情况下，替换 np.inf 或在获取元素的日志 (log(data + small_number)) 之前添加一个小数字也更合适。

Seaborn Clustermap，内核在计算期间死亡

Seaborn Clustermap, kernel dies during calculation

python

seaborn