对数据框中的某些列进行插补答案

【问题标题】：Imputer on some columns in a Dataframe对数据框中的某些列进行插补
【发布时间】：2019-02-22 09:15:18
【问题描述】：

我正在尝试在名为 age 的单列上使用 Imputer 来替换缺失值。但我收到错误为“预期的 2D 数组，得到 1D 数组：”

以下是我的代码

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer

dataset = pd.read_csv("titanic_train.csv")

dataset.drop('Cabin',axis = 1,inplace = True)
x = dataset.drop('Survived',axis = 1)
y = dataset['Survived']

imputer = Imputer(missing_values ="nan",strategy = "mean",axis = 1)
imputer=imputer.fit(x['Age'])
x['Age']=imputer.transform(x['Age'])

【问题讨论】：

标签： python pandas machine-learning scikit-learn imputation

【解决方案1】：

Imputer 期望一个二维数组作为输入，即使其中一个维度的长度为 1。这可以使用 np.reshape 来实现：

imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean')
imputer.fit(x['Age'].values.reshape(-1, 1))
x['Age'] = imputer.transform(x['Age'].values.reshape(-1, 1))

也就是说，如果您没有做任何比用平均值填充缺失值更复杂的事情，您可能会发现完全跳过 Imputer 并改用 Pandas fillna 会更容易：

x['Age'].fillna(x['Age'].mean(), inplace=True)

【讨论】：

谢谢 - fillna 也是一个不错的建议
已解决问题。感谢您的帮助以及替代方法。

【解决方案2】：

当您适合对其进行转换时，请使用 reshape(-1,1)。因为方法需要一个 2D 数组作为输入，但您提供的是 1D 数组。

例如：x['Age']=imputer.transform(x['Age'].reshape(-1,1))

【讨论】：

【解决方案3】：

虽然@thesilkworkm 在路边击败了我，但了解您自己的代码到底为什么不起作用可能会很有用。

所以，除了重塑问题之外，您的代码中还有两个错误；第一个是您错误地在您的估算器中请求axis=1，而您应该请求axis=0（这是默认值，这就是为什么它在完全省略时有效，如@thesilkworkm'a 答案）；来自docs：

轴：整数，可选（默认=0）

估算的轴。

如果axis=0，则沿列插补。

如果axis=1，则沿行插补。

第二个错误是你的missing_values参数，应该是'NaN'，而不是'nan'；再次来自docs：

missing_values：整数或“NaN”，可选（默认=“NaN”）

缺失值的占位符。所有出现的缺失值都将被估算。对于编码为 np.nan 的缺失值，使用字符串值“NaN”。

因此，只是为了提供一种替代但等效的解决方案（除了@thesilkworm 已经提供的解决方案），您还可以在一行中进行拟合和转换：

imp = Imputer(missing_values ="NaN",strategy = "mean",axis = 0)
x['Age'] = imp.fit_transform(x['Age'].reshape(-1,1))

【讨论】：