Python 3.x 关键错误：应用KNN分类器时为nan

我正试图根据我从UCI的机器学习库中获取的一些数据测试我的KNN分类器。当运行分类器时，我总是得到相同的keyrerror

train_set[i[-1]].append(i[:-1])
KeyError: NaN

我不知道为什么会发生这种情况，因为如果我注释掉分类器，只打印出前10行左右，数据显示良好，没有任何损坏或重复

下面是一些代码的样子：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import warnings 
from math import sqrt
from collections import Counter
import pandas as pd
import random
style.use('fivethirtyeight')



def k_nearest_neighbors(data, predict, k=3):
    if len(data) >= k:
        warnings.warn('K is set to a value less than total voting groups!')

distances = []
for group in data:
    for features in data[group]:
        euclidean_distance = np.linalg.norm(np.array(features)-np.array(predict))
        distances.append([euclidean_distance,group])

votes = [i[1] for i in sorted(distances)[:k]]
vote_result = Counter(votes).most_common(1)[0][0]
return vote_result
df = pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data.txt')
df.replace('?',-99999, inplace=True)
df.drop(['id'], 1, inplace=True)
full_data = df.astype(float).values.tolist()

random.shuffle(full_data)

test_size = 0.2
train_set = {2:[], 4:[]}
test_set = {2:[], 4:[]}
train_data = full_data[:-int(test_size*len(full_data))]
test_data = full_data[-int(test_size*len(full_data)):]

for i in train_data:
    train_set[i[-1]].append(i[:-1])

for i in test_data:
    test_set[i[-1]].append(i[:-1])

    correct = 0
total = 0

for group in test_set:
        for data in test_set[group]:
        vote = k_nearest_neighbors(train_set, data, k=5)
        if group == vote:
            correct += 1
        total += 1

print('Accuracy:', correct/total)

我完全不明白为什么这个键错误会不断出现，（它也发生在

测试集合[i[-1]]。同时追加（i[：-1]）

行

---

我试图寻找遇到类似问题的人，但后来发现没有人遇到与我相同的问题。一如既往，非常感谢您的帮助。

我发现错误是由间距问题引起的。在下载数据后键入类时，我忘了自己输入类相反，我在第一个数据点的正前方键入了我的类，导致了错误的发生