在python中使用sklearn的NaN错误

Question

我的代码：

### Working with NaN using sklearn
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
### Mean strategy
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=1) 
imp.fit([1,5,9,np.NaN])
X = [1,5,9,np.NaN]
y = imp.transform(X)
print (y)

运行后，我得到以下警告消息：C：\\ Users \\ Admin \\ Anaconda3 \\ lib \\ site-packages \\ sklearn \\ utils \\ validation.py：386：DeprecationWarning：传递1d数组，因为0.17中不赞成使用数据，而0.19中会引起ValueError 。 如果数据具有单个功能，则使用X.reshape（-1，1）来重塑数据，如果包含单个样本，则使用X.reshape（1，-1）来重塑数据。 DeprecationWarning）

怎么解决呢？ 我尝试了重塑，但给出了错误消息：“列表”对象没有属性“重塑”

请帮忙。

Answer 1

所以我运行您的代码并更改X做一个2d列表...原来是因为您要传递一个1D数组进行转换，所以它引发了错误...所以我使它成为2D lisst

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
### Mean strategy
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=1)
imp.fit([1,5,9,np.NaN])
X = [[1,5,9,np.NaN]]           # < =========== The change that I made 
y = imp.transform(X)
print(y)
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