我的数据包含2个DataFrame. DataFrame_1.shape =(40,5000)和DataFrame_2.shape =(40,74).我正在尝试进行某种类型的线性回归,但DataFrame_2包含NaN缺失的数据值.当我DataFrame_2.dropna(how =“any”)时,形状下降到(2,74).

sklearn中是否存在可以处理NaN值的线性回归算法？

我在sklearn.datasets的load_boston之后对其进行建模,其中X,y = boston.data,boston.target =(506,13),(506,)

这是我的简化代码：

X = DataFrame_1

for col in DataFrame_2.columns:

y = DataFrame_2[col]

model = LinearRegression()

model.fit(X,y)

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

我做了上面的格式来获得与矩阵匹配的形状

如果发布DataFrame_2会有所帮助,请在下方发表评论,我会添加它.

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