Python KNN-NBA球员

我在关于Dataquest的Python教程中与K近邻一起工作。几个月来一直在研究这些问题，每次都是新的。我已经了解了最后几行代码，但无法找出每次尝试在训练数据上拟合模型时出现以下错误的原因：

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-59-0e474d4c7797> in <module>()
----> 1 knn.fit(train[x_columns], train[y_column])

C:\Users\aduran\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\neighbors\base.py in fit(self, X, y)
    739         """
    740         if not isinstance(X, (KDTree, BallTree)):
--> 741             X, y = check_X_y(X, y, "csr", multi_output=True)
    742         self._y = y
    743         return self._fit(X)

C:\Users\aduran\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, warn_on_dtype, estimator)
    519     X = check_array(X, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite,
    520                     ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples,
--> 521                     ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
    522     if multi_output:
    523         y = check_array(y, 'csr', force_all_finite=True, ensure_2d=False,

C:\Users\aduran\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
    405                              % (array.ndim, estimator_name))
    406         if force_all_finite:
--> 407             _assert_all_finite(array)
    408 
    409     shape_repr = _shape_repr(array.shape)

C:\Users\aduran\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in _assert_all_finite(X)
     56             and not np.isfinite(X).all()):
     57         raise ValueError("Input contains NaN, infinity"
---> 58                          " or a value too large for %r." % X.dtype)
     59 
     60 

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

只要加上这一行

nba.fillna(0, inplace=True) 

---

第三行之后，即打印（nba.columns.values）

是否检查了错误消息中的要点<代码>值错误：输入包含NaN、无穷大或对数据类型（'float64'）太大的值。我这样做了，但数据集没有NaN值，操作过程中添加了任何值吗？但是您提供的链接中的数据集确实有

NA

值。例如在

x3p.

列中。您为

nba_标准化的
数据集设置
0
s，但不为您提供给
fit
函数的
nba
数据集设置
nba.fillna(0, inplace=True)