使用 SimpleImputer 處理丟失數據時出現 TypeError

Question

我正在嘗試使用來自 sklearn.imputer 的 SimpleImputer 處理我的數據集中丟失的數據，我的代碼如下：

from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', verbose=0)
imputer = imputer.fit(X[:,1:3])
X[:,1:3] = imputer.transform(X[:,1:3])

當 imputer.fit 行執行時，我得到以下類型錯誤：

發生異常：TypeError '(slice(0, None, None), slice(1, 3, None))' is an invalid key

Answer 1

使用 iloc/loc 可以解決上述錯誤，如下所示：

 from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', verbose=0)
imputer = imputer.fit(X.iloc[:,1:3])
X.iloc[:,1:3] = imputer.transform(X.iloc[:,1:3])

這現在有效！