在数据框中的某些列上插入错误

Question

我试图在名为age的单一列上使用Imputer来替换缺少的值。但是，我收到了以下错误：“期望的2D数组，而是获得了1D数组：”

以下是我的代码

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer

dataset = pd.read_csv("titanic_train.csv")

dataset.drop('Cabin',axis = 1,inplace = True)
x = dataset.drop('Survived',axis = 1)
y = dataset['Survived']

imputer = Imputer(missing_values ="nan",strategy = "mean",axis = 1)
imputer=imputer.fit(x['Age'])
x['Age']=imputer.transform(x['Age'])

Answer 1

Imputer期望将二维数组作为输入，即使其中一个维的长度为1。也可以使用np.reshape以下方法实现：

imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean')
imputer.fit(x['Age'].values.reshape(-1, 1))
x['Age'] = imputer.transform(x['Age'].values.reshape(-1, 1))

就是说，如果您没有做任何事情而不是用平均值来填充缺失值，那么您可能会发现完全跳过Imputer而是使用Pandas更容易fillna：

x['Age'].fillna(x['Age'].mean(), inplace=True)