我正在编写一个非常基本的程序，以使用scikit-learn的Imputer类来预测数据集中的缺失值。
我制作了一个NumPy数组，创建了一个具有strategy ='mean'的Imputer对象，并对NumPy数组执行了fit_transform（）。
当我在执行fit_transform（）之后打印数组时，“ Nan”仍然存在，并且我没有得到任何预测。
我在这里做错了什么？我该如何预测缺失值？
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
X = np.array([[23.56],[53.45],['NaN'],[44.44],[77.78],['NaN'],[234.44],[11.33],[79.87]])
print X
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imp.fit_transform(X)
print X
根据文档，sklearn.preprocessing.Imputer.fit_transform返回一个新数组，它不会更改参数数组。因此，最小的解决方法是：
X = imp.fit_transform(X)
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