Python SciKitLearn树返回错误

我试图用SciKitLearn构建一个决策树，它告诉我： 输入包含NaN、无穷大或对数据类型（'float64'）太大的值

在输入数据上运行.isnull（）.any（）会为每一列返回False

有四个float64类型的输入列；其中的数据被正确格式化为两位小数，没有疯狂的值

罪魁祸首可能是什么？我该如何解决

y = df["CutoffValue"]
X = df_new
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X,y)

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修好了！在这种情况下，错误中的“输入”指的是带标签的数据，y！删除了列的空值，一切正常。

能否显示“df_new”和df本身的结构/快照？