scikit-learn - Sklearn SimpleImputer 在管道中不起作用？

Question

我有一个 Pandas 数据框，它在特定列中有一些 NaN 值:

1291   NaN
1841   NaN
2049   NaN
Name: some column, dtype: float64

我已经制作了以下管道来处理它:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.pipeline import Pipeline

scaler = StandardScaler(with_mean = True)
imputer = SimpleImputer(strategy = 'median')
logistic = LogisticRegression()

pipe = Pipeline([('imputer', imputer),
                 ('scaler', scaler), 
                 ('logistic', logistic)])

现在，当我将此管道传递给 RandomizedSearchCV 时，我收到以下错误:
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
它实际上比那要长得多 - 如果需要，我可以在编辑中发布整个错误。无论如何，我很确定此列是唯一包含 NaN 的列。此外，如果我从 SimpleImputer 切换到(现已弃用)Imputer在管道中，管道在我的 RandomizedSearchCV 中工作得很好.我查看了文档，但似乎是 SimpleImputer应该以(几乎)与 Imputer 完全相同的方式运行.行为有什么不同？如何在我的管道中使用输入器而不使用已弃用的 Imputer ?

Answer 1

make_pipeline 中的 SimpleImputer

preprocess_pipeline = make_pipeline(   
    FeatureUnion(transformer_list=[
        ('Handle numeric columns', make_pipeline(
            ColumnSelector(columns=['Amount']),
            SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0),
            StandardScaler()
        )),
        ('Handle categorical data', make_pipeline(
            ColumnSelector(columns=['Type', 'Name', 'Changes']),
            SimpleImputer(strategy='constant', missing_values=' ', fill_value='missing_value'),
            OneHotEncoder(sparse=False)
        ))
    ])
)

流水线中的 SimpleImputer

('features', FeatureUnion ([
     ('Cat Columns', Pipeline([
          ('Category Extractor', TypeSelector(np.number)),
                 ('Impute Zero', SimpleImputer(strategy="constant", fill_value=0))
                                    ])),
('Numerics', Pipeline([
      ('Numeric Extractor', TypeSelector("category")),
          ('Impute Missing', SimpleImputer(strategy="constant", fill_value='missing'))
          ]))        
     ]))