k-means法sickit-learn クラスタリング エラー解決方法

心拍センサで取得したデータをcsvファイルへ保存しread_csvを行いk-means法を用いて２種類（感情別（画像参照；１、落ち着いている　２、イライラしている））にクラスタリングしたいのですが、

ValueError; Found array with 0 feature(s) (shape=(30,0)) while a minimum of 1 is required.

というエラーが発生し、エラーの解決策がわからず困っております。
取得したデータのcsvファイルへの書き込み方が悪いのでしょうか？

ソースコードです

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from matplotlib.colors import ListedColormap
colors = ['red','blue']
cmap = ListedColormap(colors)
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

def main():
    # クラスタ数
    N_CLUSTERS = 2

    # Blob データを生成する
    ##dataset = datasets.make_blobs(centers=N_CLUSTERS)

    # 正解ラベルは使わない
    # targets = dataset[1]
    data = pd.read_csv('heartRate1.csv',names=('cute','ang'))

    del(data['cute'])
    del(data['ang'])

    data_array = data.as_matrix().T

    # 特徴データ
    features = data_array.T

    # クラスタリングする
    cls = KMeans(n_clusters=N_CLUSTERS)
    pred = cls.fit_predict(features)

    # 各要素をラベルごとに色付けして表示する


    ##for i in range(N_CLUSTERS):
       ## labels = features[pred == i]
    plt.scatter(labels[:, 0], labels[:, 1], c=pred, cmap=cmap)

    # クラスタのセントロイド (重心) を描く
    centers = cls.cluster_centers_
    plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=80,
                marker='p', edgecolors='k', c=range(N_CLUSTERS), cmap=cmap)

    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

csvファイルの中身です