如何在 DataSet 中估算多个特定列：Python(sklearn)

Question

不浪费时间，直奔问题。 我实际上是在 Python 中使用 sklearn.SimpleImputer 来计算我的 DataSet。 但是我的 DataSet 包含一些带有整数的列和一些带有其他字母点的列。所以，我使用 Median 来填充空白空间，我只想为我的特定列使用整数，而不是整个 DataSet。 我试过这个：

from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy="median")
imputer.fit(students['age'], ['sex'], ['failures'])

我只想对这些只有整数值而不是所有数据集的列进行插补，因为所有数据集都包含带有 alphbets 数据点的列，其 Median 不能被采用。

从上面的代码中，我得到了这个错误：

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2894             try:
-> 2895                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2896             except KeyError as err:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: ('age', 'sex', 'failures')

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-8961e0ce249f> in <module>
      2 from sklearn.impute import SimpleImputer
      3 imputer = SimpleImputer(strategy="median")
----> 4 imputer.fit(students['age', 'sex', 'failures'])

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key)
   2900             if self.columns.nlevels > 1:
   2901                 return self._getitem_multilevel(key)
-> 2902             indexer = self.columns.get_loc(key)
   2903             if is_integer(indexer):
   2904                 indexer = [indexer]

 ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2895                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2896             except KeyError as err:
 -> 2897                 raise KeyError(key) from err
   2898 
   2899         if tolerance is not None:

KeyError: ('age', 'sex', 'failures')

数据的链接是https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00320/

谢谢！希望您理解问题所在，我已尽力解释。

Answer 1

尝试：

imputer.fit_transform([students['age'], students['sex'], students['failures']])