Python 2.7 Scikit学习-值错误：数组包含NaN或无穷大

我的数据集中没有NAN，我已经彻底检查过了。为什么我在尝试适合我的分类器时总是出现这个错误？数据集中的一些数字相当大，有些小数点会超出10个小数点，但我不认为这会导致错误。我在下面包括了一些熊猫数据帧信息以及错误本身。有什么想法吗

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 6244 entries, 1985-02-06 00:00:00 to 2009-11-05 00:00:00
Data columns (total 86 columns):

dtypes: float64(86)



clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,min_samples_split=4)
clf.fit(train, train_target)



---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-150-fa4acb362bc6> in <module>()
      1 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,min_samples_split=4)
----> 2 clf.fit(train, train_target)
      3 clf.score(test, test_target)

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\forest.pyc in fit(self, X, y, sample_weight)
    255         # Convert data
    256         X, = check_arrays(X, dtype=DTYPE, sparse_format="dense",
--> 257                           check_ccontiguous=True)
    258 
    259         # Remap output

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.pyc in check_arrays(*arrays, **options)
    231                 else:
    232                     array = np.asarray(array, dtype=dtype)
--> 233                 _assert_all_finite(array)
    234 
    235         if copy and array is array_orig:

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.pyc in _assert_all_finite(X)
     25     if (X.dtype.char in np.typecodes['AllFloat'] and not np.isfinite(X.sum())
     26             and not np.isfinite(X).all()):
---> 27         raise ValueError("Array contains NaN or infinity.")
     28 
     29 

ValueError: Array contains NaN or infinity.

日期时间索引：6244条条目，1985-02-06 00:00:00至2009-11-05 00:00:00
数据列（共86列）：
数据类型：float64（86）
clf=RandomForestClassifier（n_估计器=100，最小样本数_分割=4）
clf.配合（训练、训练目标）
---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
1 clf=RandomForestClassifier（n_估计值=100，最小样本数=4）
---->2级配合（训练、训练目标）
3 clf分数（测试、测试目标）
C:\Anaconda\lib\site packages\sklearn\employee\forest.pyc适合（自身、X、y、样本重量）
255#转换数据
256 X，=检查数组（X，dtype=dtype，稀疏格式=“密集”，
-->257检查（连续=正确）
258
259#重新映射输出
检查数组（*数组，**选项）中的C:\Anaconda\lib\site packages\sklearn\utils\validation.pyc
231其他：
232数组=np.asarray（数组，dtype=dtype）
-->233断言所有有限（数组）
234
235如果复制和数组是数组源：
C:\Anaconda\lib\site packages\sklearn\utils\validation.pyc in\u assert\u all\u finite（X）
25如果（np.typecode['AllFloat']中的X.dtype.char而不是np.isfinite（X.sum（））
26而不是np.isfinite（X.all（））：
--->27 raise VALUERROR（“数组包含NaN或无穷大”）
28
29
ValueError:数组包含NaN或无穷大。

您是否尝试过使用

X=np.asarray（train）

运行这些检查？@larsmans谢谢，我只需要将功能转换为浮动。