我有一个从csv文件读取的数据框。当使用此数据输入随机森林或SVM模型时，我得到了错误响应
"ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')."
因此，当我检查数据帧中的NaN值时，它将返回我的整个数据帧作为NaN值。但是，当我在数据框中打印任意单元格时，它将为我提供正确的数据点，而不是NaN。知道这里发生了什么事的人吗？
使用下面的代码检索我的NaN值：
X_test.isnull().values.any()
（返回True）
null_rows = X_test[X_test.isnull()]
print(null_rows)
lag k = -1 lag k = -2 lag k = -3 lag k = 1 lag k = 2 lag k = 3 \
137354 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137355 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137356 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137357 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137358 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137359 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137360 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137361 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137362 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137363 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137364 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137365 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137366 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137367 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137368 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137369 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137370 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137371 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137372 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137373 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137374 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137375 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137376 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137377 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137378 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137379 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137380 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137381 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137382 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137383 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ...
140176 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140177 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140178 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140179 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140180 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140181 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140182 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140183 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140184 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140185 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140186 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140187 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140188 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140189 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140190 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140191 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140192 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140193 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140194 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140195 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140196 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140197 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140198 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140199 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140200 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140201 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140202 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140203 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140204 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140205 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
lag k = 23 lag k = 24 lag k = 48 Hour_0 ... Hour_14 Hour_15 \
137354 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137355 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137356 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137357 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137358 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137359 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137360 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137361 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137362 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137363 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137364 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137365 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137366 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137367 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137368 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137369 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137370 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137371 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137372 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137373 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137374 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137375 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137376 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137377 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137378 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137379 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137380 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137381 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137382 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
137383 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ...
140176 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140177 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140178 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140179 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140180 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140181 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140182 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140183 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140184 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140185 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140186 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140187 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140188 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140189 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140190 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140191 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140192 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140193 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140194 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140195 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140196 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140197 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140198 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140199 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140200 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140201 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140202 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140203 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140204 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
140205 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN
Hour_16 Hour_17 Hour_18 Hour_19 Hour_20 Hour_21 Hour_22 Hour_23
137354 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137355 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137356 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137357 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137358 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137359 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137360 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137361 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137362 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137363 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137364 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137365 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137366 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137367 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137368 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137369 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137370 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137371 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137372 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137373 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137374 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137375 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137376 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137377 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137378 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137379 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137380 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137381 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137382 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
137383 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ...
140176 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140177 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140178 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140179 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140180 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140181 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140182 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140183 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140184 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140185 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140186 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140187 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140188 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140189 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140190 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140191 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140192 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140193 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140194 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140195 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140196 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140197 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140198 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140199 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140200 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140201 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140202 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140203 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140204 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
140205 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
[2852 rows x 33 columns]
检查第一行会得出：
display((X_test.loc[[137354]].isnull().any()))
lag k = -1 False
lag k = -2 False
lag k = -3 False
lag k = 1 False
lag k = 2 False
lag k = 3 False
lag k = 23 False
lag k = 24 False
lag k = 48 False
Hour_0 False
Hour_1 False
Hour_2 False
Hour_3 False
Hour_4 False
Hour_5 False
Hour_6 False
Hour_7 False
Hour_8 False
Hour_9 False
Hour_10 False
Hour_11 False
Hour_12 False
Hour_13 False
Hour_14 False
Hour_15 False
Hour_16 False
Hour_17 False
Hour_18 False
Hour_19 False
Hour_20 False
Hour_21 False
Hour_22 False
Hour_23 False
dtype: bool
因此，我不明白为什么我的模型说我要喂NaN或为什么上面的代码行指示数据集中存在NaN。
感谢任何反馈
谢谢！