Sklearn 的 SimpleImputer 在管道中不起作用？

Question

我有一个 Pandas 数据框，它在特定列中有一些 NaN 值：

1291   NaN
1841   NaN
2049   NaN
Name: some column, dtype: float64

我已经制作了以下管道来处理它：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.pipeline import Pipeline

scaler = StandardScaler(with_mean = True)
imputer = SimpleImputer(strategy = 'median')
logistic = LogisticRegression()

pipe = Pipeline([('imputer', imputer),
                 ('scaler', scaler), 
                 ('logistic', logistic)])

现在，当我将此管道传递给 a 时RandomizedSearchCV，出现以下错误：

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

它实际上比那要长得多 - 如果需要，我可以在编辑中发布整个错误。无论如何，我很确定此列是唯一包含 NaN 的列。此外，如果我从管道中切换SimpleImputer到（现已弃用）Imputer，管道在我的RandomizedSearchCV. 我检查了文档，但似乎它的SimpleImputer行为方式（几乎）与Imputer. 行为有什么不同？如何在我的管道中使用输入器而不使用已弃用的Imputer？

Answer 1

我有同样的问题，但这解决了它：

imputer = SimpleImputer(strategy = 'median', fill_value = 0)