我运行的分类算法对包含缺失值的数据（NaN）使用逻辑回归。
probs = lr_model.predict_proba(data[['var1','var2']])
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
数据集是在NetCDF文件中进行地理配准的海洋数据，缺失的值只是陆地上的值，因此没有数据。有没有办法在海洋数据上运行上面的代码，但保持NaN在数据集中的位置，以便我以后可以正确绘制结果？或者我误解了predict_proba函数的工作原理？