pd.concat([data,pd.Series(is_outline,name=‘IsOutline‘)],axis=1)出现NaN

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我是靠谱客的博主寂寞大山，最近开发中收集的这篇文章主要介绍pd.concat([data,pd.Series(is_outline,name=‘IsOutline‘)],axis=1)出现NaN，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

做线性回归的时候，出现如下错误：
ValueError:Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype(‘float64’)

检查了dataframe发现数据带有NaN，最后一步一步调试，发现问题出现在下面这行代码上：
pd.concat([data,pd.Series(is_outline,name='IsOutline')],axis=1)

由于data是之前dataframe洗牌后取的样本，所以索引上出现乱序，与pd.Series的索引顺序不一致，因此出现NaN。解决的办法是：在代码的前面增加一句代码，将乱序的索引进行重排序。如下：
data = data.reset_index(drop=True)
`

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