为啥 SimpleImputer 的 fit_transform 不适用于 google colab 中的数据框？
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【中文标题】为啥 SimpleImputer 的 fit_transform 不适用于 google colab 中的数据框？【英文标题】：Why is SimpleImputer's fit_transform not working for dataframe in google colab?为什么 SimpleImputer 的 fit_transform 不适用于 google colab 中的数据框？ 【发布时间】：2020-04-27 00:23:08 【问题描述】：imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
weather_test = imp.fit_transform(weather_test)
当 weather_test 是 pandas 数据框时，上面的代码在 google colab 中引发错误。 但是当我将 weather_test 更改为 numpy 数组时，它可以工作。
imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent', verbose=0)
weather_test = imp.fit_transform(np.array(weather_test))
【问题讨论】：
您介意添加完整的错误吗？ 【参考方案1】：Scikit-learn 的 API 方法通常假设输入是一个 numpy 数组而不是 pandas 数据帧。有关如何将此功能与数据框一起使用的示例，请参阅How to use sklearn fit_transform with pandas and return dataframe instead of numpy array?
【讨论】：
以上是关于为啥 SimpleImputer 的 fit_transform 不适用于 google colab 中的数据框？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
sklearn的SimpleImputer和Imputer的区别
使用 SimpleImputer 中的 .fit() 进行插补时出错
Sklearn 的 SimpleImputer 不能在管道中工作？
如何在 scikit-learn 管道中的 CountVectorizer 之前包含 SimpleImputer？
sklearn.compose.make_column_transformer()：在一个数据帧列上一步使用 SimpleImputer() 和 OneHotEncoder()