python之NaNs 突然出现在 sklearn KFolds 中_编程设计

我正在尝试对我的数据集运行交叉验证。数据看起来很干净，但是当我尝试运行它时，我的一些数据被 NaN 替换了。我不确定为什么。有人以前见过这个吗？

y, X = np.ravel(df_test['labels']), df_test[['variation', 'length', 'tempo']] 
X_train, X_test, y_train, y_test = cv.train_test_split(X,y,test_size=.30, random_state=4444)

这是我的 X 数据在 KFolds 之前的样子: 变长节奏 0 0.005144 1183.148118 135.999178 1 0.002595 720.165442 117.453835 2 0.008146 397.500952 112.347147 3 0.005367 1109.819501 172.265625 4 0.001631 509.931973 135.999178 5 0.001620 560.365714 151.999081 6 0.002513 763.377778 107.666016 7 0.009262 502.083628 99.384014 8 0.000610 500.017052 143.554688 9 0.000733 269.001723 117.453835

我的 Y 数据如下所示: 数组([真，假，假，真，真，真，真，假，真，假]，dtype = bool)

现在，当我尝试执行交叉验证时:

kf = KFold(X_train.shape[0], n_folds=4, shuffle=True) 
 
for train_index, val_index in kf: 
    cv_train_x = X_train.ix[train_index] 
    cv_val_x = X_train.ix[val_index] 
    cv_train_y = y_train[train_index] 
    cv_val_y = y_train[val_index] 
    print cv_train_x 
 
    logreg = LogisticRegression(C = .01) 
    logreg.fit(cv_train_x, cv_train_y) 
    pred = logreg.predict(cv_val_x) 
    print accuracy_score(cv_val_y, pred)

当我尝试运行它时，出现以下错误，所以我添加了打印语句。
ValueError:输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float64') 来说太大的值。

在我的打印语句中，这是它打印的内容，一些数据变成了 NaN。 变长节奏 0南南南南 1南南南南 2 0.008146 397.500952 112.347147 3 0.005367 1109.819501 172.265625 4 0.001631 509.931973 135.999178

我确定我做错了什么，有什么想法吗？一如既往，非常感谢!

请您参考如下方法:

要解决使用 .iloc 而不是 .ix 来索引你的 pandas dataframe

for train_index, val_index in kf: 
    cv_train_x = X_train.iloc[train_index] 
    cv_val_x = X_train.iloc[val_index] 
    cv_train_y = y_train[train_index] 
    cv_val_y = y_train[val_index] 
    print cv_train_x 
 
    logreg = LogisticRegression(C = .01) 
    logreg.fit(cv_train_x, cv_train_y) 
    pred = logreg.predict(cv_val_x) 
    print accuracy_score(cv_val_y, pred)

使用 ix 建立索引通常等同于使用 .loc，它是基于标签的索引，而不是基于索引 .虽然 .loc 在 X 上工作，它有一个很好的基于整数的索引/标签，但在 cv split 之后这条规则不再存在，你会得到类似的东西:

        length       tempo  variation 
4   509.931973  135.999178   0.001631 
2   397.500952  112.347147   0.008146 
7   502.083628   99.384014   0.009262 
6   763.377778  107.666016   0.002513 
5   560.365714  151.999081   0.001620 
3  1109.819501  172.265625   0.005367 
9   269.001723  117.453835   0.000733

现在你不再有标签 0 或 1，所以如果你有

X_train.loc[1]

你会得到一个异常

KeyError: 'the label [1] is not in the [index]'

但是，如果您请求多个标签，而至少存在一个标签，pandas 会出现静默错误。因此，如果你这样做

 X_train.loc[[1,4]]

你会得到

       length       tempo  variation 
1         NaN         NaN        NaN 
4  509.931973  135.999178   0.001631

如预期 - 1 返回 NaN(因为未找到)，4 代表实际行 - 因为它在 X_train 中。为了解决它 - 只需切换到 .iloc 或手动重建 X_train 的索引。