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python - SimpleImputer ValueError

问题描述

我正在尝试用平均值替换 NaN，但是当我执行 fit 方法时出现此错误：

ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float64') 来说太大的值。

这是我的代码：

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

在将其标记为转发之前，我知道我也可以导入 numpy 并使用 np.nan 而不是“NaN”，但是没有办法解决它并坚持使用 pandas 和 SimpleImputer 吗？我正在学习在线课程，我想尽可能地坚持下去；不幸的是，它显然已经过时了，例如，它仍在运行

from sklearn.preprocessing import Imputer

标签： pythonpandasscikit-learn

解决方案

我不确定我是否清楚地理解了您的问题，但我假设您拥有（对象类型）而不是pd.NA or np.nan您想要估算的列。"NaN"如果是这种情况，有一种方法可以解决它：

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

通过这样做，首先你替换"NaN"为np.nan，然后你可以使用 SimpleImputer：

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

我希望我正确理解了您的问题，并且此解决方案可以帮助您！

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