目前我正在尝试用 pandas 估算因变量。 (不要问为什么。) 这是数据集
y.head(15)
Out[138]:
0 13495.0
1 16500.0
2 16500.0
3 13950.0
4 17450.0
5 15250.0
6 17710.0
7 18920.0
8 23875.0
9 NaN
10 16430.0
11 16925.0
12 20970.0
13 21105.0
14 24565.0
Name: price, dtype: float64
如果我尝试估算这个变量，会发生一些奇怪的事情:
len(y) # 15
from sklearn.preprocessing import Imputer,
mean_imputer_y = Imputer(strategy="mean", axis=0)
imputed_y = mean_imputer_y.fit_transform(y)
len(imputed_y) # 14
这显然与 Imputer 应该做的完全相反。我不想删除 NaN。我想归咎于他们。
对于这种行为是否有一些解释。我做错了什么？
感谢您的帮助!
最佳答案
您应该使用 axis=1 而不是 0 。
from sklearn.preprocessing import Imputer
mean_imputer_y = Imputer(strategy="mean", axis=1,missing_values=np.nan)
mean_imputer_y.fit_transform(df.Val)
array([[13495. , 16500. , 16500. , 13950. , 17450. , 15250. , 17710. ,
18920. , 23875. , 18117.5, 16430. , 16925. , 20970. , 21105. ,
24565. ]])
关于python - 防止 Imputer 丢失值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48235420/