import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

df = pd.read_csv("/python/sentiment labelled sentences/amazon_cells_labelled.txt",
                 names=['review', 'sentiment', ], sep="/t", engine='python')

Im having trouble with this

reviews = df['review'].values
sentiment = df['sentiment'].values
reviews_train, review_test, sentiment_train, sentiment_test = train_test_split(reviews, sentiment, test_size=.2,
                                                                            random_state=500)

I understand that the train_test_spilts module is suppose to spilt my data set and test_size parameter is supposed to randomly assign 20% of my data to the test sets and other 80% to training set. So basically it is suppose to put all that info into the first 4 variable's correct?

and if so then I finish the rest of my code

vectorizer = CountVectorizer()

vectorizer.fit(reviews)

vectorizer.fit(reviews)

X_train = vectorizer.transform(reviews_train)

X_test = vectorizer.transform(review_test)

classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, sentiment_train)

accuracy = classifier.score(X_test, sentiment_test)

print("Accuracy:", accuracy)

I run the code get this (ValueError: Input y contains NaN.) Error because

classifier.fit(X_train, sentiment_train)

The y value in the variable sentiment_train contains nothing?

Why is this when I thought the train_test_spilt was supposed to do that for me?

Then I checked the variable it indeed contained nan

[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
 nan nan]

Any help?