如何使用列名称来插补多个类别变量

Question

>

  

IndexError Traceback（最近一次通话最近）    在（）
  2 imputer = Imputer（missing_values ='NaN'，strategy ='most_frequent'，axis = 0）
  3＃X贴花la methode fit sur
  ----> 4次=   imputer.fit（X [[''GarageCond'，'GarageType'，   'GarageFinish'，'GarageQual'，'BsmtExposure'，'BsmtFinType2'，'BsmtCond'，'BsmtQual'，'BsmtFinType1'，'MasVnrType'，'MasVnrArea'，'Electrical']]）   5 6＃变形金刚不等和有价值的人X索引错误：仅   整数，分片（X = train.iloc[:, :-1].values y = train.iloc[:, -1].values from sklearn.preprocessing import Imputer imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'most_frequent', axis = 0) # Appliquer la methode fit sur X imputer = imputer.fit(X[['GarageCond', 'GarageType', 'GarageFinish','GarageQual','BsmtExposure','BsmtFinType2','BsmtCond','BsmtQual','BsmtFinType1','MasVnrType','MasVnrArea','Electrical']]) # Tranformer imputer et affecter la valeur a X X[['GarageCond', 'GarageType', 'GarageFinish','GarageQual','BsmtExposure','BsmtFinType2','BsmtCond','BsmtQual','BsmtFinType1','MasVnrType','MasVnrArea','Electrical']] = imputer.transform(X[:, ['GarageCond', 'GarageType', 'GarageFinish','GarageQual','BsmtExposure','BsmtFinType2','BsmtCond','BsmtQual','BsmtFinType1','MasVnrType','MasVnrArea','Electrical']]) ），省略号（:），numpy.newaxis（...）和   整数或布尔数组是有效索引`**

如何通过列名称而不是索引号来估算多个分类数据。