我如何将缺失的值与策略“均值”相匹配？

Question

我不能适应那些缺失的价值。我有两个列，其中有NaN值。

ValueError:找到具有0特性的数组(shape=(537577，0))，而至少需要1。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

veriler = pd.read_csv("BlackFriday.csv")
print(veriler)

from sklearn.preprocessing import Imputer

imputer=Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean", axis=0)
pro2=veriler.iloc[:,9:11].values
print(pro2)

imputer=imputer.fit(pro2[:,9:11])
pro2[:,9:11]=imputer.transform(pro2[:,9:11])
print(pro2)

Answer 1

您已经用iloc选择了您想要的行，所以我认为您不必在pro2中再次使用它。

试着改变

imputer=imputer.fit(pro2[:,9:11])
pro2[:,9:11]=imputer.transform(pro2[:,9:11])
print(pro2)

至

imputer=imputer.fit(pro2)
pro2=imputer.transform(pro2)
print(pro2)

Answer 2

您已经在pro2上完成了列切片。所以不要再索引了！

尝尝这个!

from sklearn.preprocessing import Imputer

imputer = Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean", axis=0)

pro2 = veriler.iloc[:,9:11].values
pro2 = imputer.fit_transform(pro2)