SimpleImputer ValueError

Question

我正在嘗試用平均值替換 NaN，但是當我執行 fit 方法時出現此錯誤：

ValueError：輸入包含 NaN、無窮大或對於 dtype('float64') 來說太大的值。

這是我的代碼：

from sklearn.impute import SimpleImputer
imp = SimpleImputer(missing_values = "NaN", strategy = "mean")
imp = imp.fit(df_missing.iloc[:, 1:4])

在將其標記為轉發之前，我知道我也可能會導入 numpy 並使用 np.nan 而不是“NaN”，但沒有辦法解決它並堅持使用 pandas 和 SimpleImputer？ 我正在學習在線課程，我想盡可能地堅持下去； 不幸的是，它顯然已經過時了，例如，它仍在運行

from sklearn.preprocessing import Imputer

Answer 1

我不確定我是否清楚地理解了您的問題，但我假設您要估算的列中不是pd.NA or np.nan ，而是"NaN" （object 類型）。 如果是這種情況，有一種方法可以解決它：

df_missing.iloc[:, 1:4] = df_missing.iloc[:, 1:4].replace({"NaN": np.nan})

通過這樣做，首先將"NaN"替換為np.nan ，然后可以使用 SimpleImputer：

imp = SimpleImputer(strategy = "mean")
imp = imp.fit(df_missing.iloc[:, 1:4])

我希望我正確理解了您的問題，並且此解決方案可以幫助您！

Answer 2

您可以設置imp object；

imp = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = "mean")