いくつかのNaNを含むデータフレームがあります。それらに列の平均値を入力したいと思います。それはすべて良いですが、以下のコードを適用した後、データフレームはシリーズに変更されたようです、すべての値は小数点以下の多くの場所の精度を突然持っています、元のデータフレームの列名は失われ、0に置き換えられました、 1,2、私はこれらすべてを再作成/リセットできることを知っていますが、データの基礎となる構造/タイプを変更せずにSimpleImputerを使用することは可能ですか？
impute = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
impute.fit(dfn)
dfn_mean=impute.transform(dfn)
私はあなたとだけパンダソリューションを使用することができると思うDataFrame.fillnaとmean、デフォルトでは非数値列をomitedされている場合：
df = pd.DataFrame({
'A':list('abcdef'),
'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,np.nan,3],
'D':[1,3,5,7,1,0],
'E':[5,3,6,9,np.nan,4],
'F':list('aaabbb')
})
df = df.fillna(df.mean())
print (df)
A B C D E F
0 a 4 7.0 1 5.0 a
1 b 5 8.0 3 3.0 a
2 c 4 9.0 5 6.0 a
3 d 5 4.0 7 9.0 b
4 e 5 6.2 1 5.4 b
5 f 4 3.0 0 4.0 b
ソリューションは、float列のみを次のように処理して変更する必要がありますDataFrame.select_dtypes。
from sklearn.impute import SimpleImputer
impute = SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')
c = df.select_dtypes(np.floating).columns
df[c] = impute.fit_transform(df[c])
print (df)
A B C D E F
0 a 4 7.0 1 5.0 a
1 b 5 8.0 3 3.0 a
2 c 4 9.0 5 6.0 a
3 d 5 4.0 7 9.0 b
4 e 5 6.2 1 5.4 b
5 f 4 3.0 0 4.0 b
または、数値のみですが、整数列は浮動小数点数に変換されます。
from sklearn.impute import SimpleImputer
impute = SimpleImputer(missing_values=np.nan,strategy='mean')
c = df.select_dtypes(np.number).columns
df[c] = impute.fit_transform(df[c])
print (df)
A B C D E F
0 a 4.0 7.0 1.0 5.0 a
1 b 5.0 8.0 3.0 3.0 a
2 c 4.0 9.0 5.0 6.0 a
3 d 5.0 4.0 7.0 9.0 b
4 e 5.0 6.2 1.0 5.4 b
5 f 4.0 3.0 0.0 4.0 b
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