Question

我需要在scikit-learn中使用Imputer()用该月的平均值填充缺失的温度值。

首先，我根据月份将数据帧拆分为组。然后我调用了imputer函数来计算该组的平均值并填写缺失值。

这是我写的代码，但它没有用：

def impute_missing (data_1_group):
    imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
    imp.fit(data_1_group)
    data_1_group=imp.transform(data_1_group['datetime'])
    return(data_1_group)

for data_1_group in data_1.groupby(pd.TimeGrouper("M")):
    impute_missing(data_1_group)

有什么建议吗？

Answer 1

尝试这个小小的改变

imp=imp.fit(data_1_group['datetime']) data_1_group=imp.transform(data_1_group['datetime'])

虽然我是新手自我嘲笑，但我推荐的解决方案对我有用。这是因为

1）imp对象需要覆盖以适应，如第一行

2）它需要适合并归因于相同的数据集，在这种情况下似乎是data_1_group [＆＃39; datetime＆＃39;]

我希望这会有所帮助

在scikit-learn中使用Imputer

1 个答案: