估算 scikit-learn 中的分类缺失值

我有一些带有文本类型列的熊猫数据。这些文本列中还有一些 NaN 值。我想做的是将那些 NaN 归咎于sklearn.preprocessing.Imputer（用最常见的值替换 NaN）。问题出在执行上。 假设有一个包含 30 列的 Pandas 数据框 df，其中 10 列具有分类性质。 一旦我跑：

from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='most_frequent', axis=0)
imp.fit(df) 

Python 生成一个error: 'could not convert string to float: 'run1''，其中“run1”是带有分类数据的第一列中的普通（非缺失）值。

任何帮助将非常受欢迎

要使用数字列的平均值和非数字列的最常见值，您可以执行类似的操作。您可以进一步区分整数和浮点数。我想使用整数列的中位数可能是有意义的。

import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.base import TransformerMixin

class DataFrameImputer(TransformerMixin):

    def __init__(self):
        """Impute missing values.

        Columns of dtype object are imputed with the most frequent value 
        in column.

        Columns of other types are imputed with mean of column.

        """
    def fit(self, X, y=None):

        self.fill = pd.Series([X[c].value_counts().index[0]
            if X[c].dtype == np.dtype('O') else X[c].mean() for c in X],
            index=X.columns)

        return self

    def transform(self, X, y=None):
        return X.fillna(self.fill)

data = [
    ['a', 1, 2],
    ['b', 1, 1],
    ['b', 2, 2],
    [np.nan, np.nan, np.nan]
]

X = pd.DataFrame(data)
xt = DataFrameImputer().fit_transform(X)

print('before...')
print(X)
print('after...')
print(xt)

打印，

before...
     0   1   2
0    a   1   2
1    b   1   1
2    b   2   2
3  NaN NaN NaN
after...
   0         1         2
0  a  1.000000  2.000000
1  b  1.000000  1.000000
2  b  2.000000  2.000000
3  b  1.333333  1.666667