python - 使用 SimpleImputer 后 Dataframe 变成 numpy 数组。我希望它返回一个 dataframe

Question

在下面的笔记本中，使用 SimpleImputer 插入缺失值后，数据帧被转换为 numpy 数组，如何确保它的类型保持为数据帧本身？

import pandas as pd
df1 = pd.read_excel("dummy.xlsx")

imp = SimpleImputer(strategy='median')
df2=imp.fit_transform(df2)
df2

Answer 1

sklearn.impute.SimpleImputer.fit_transform 的文档明确表示它将返回一个 numpy.array:

Returns: X_newnumpy: array of shape [n_samples, n_features_new]

Transformed array.

所以你不能“确保它的类型保持为数据帧”。但是，您当然可以在 pandas.DataFrame() 构造函数中提供生成的 numpy.array

from sklearn.impute import SimpleImputer
import pandas as pd
import numpy as np

# Mocking your data
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,3))
df[df > 0.9] = np.nan

imp = SimpleImputer(strategy='median')

# Feeding resulting numpy array from fit_transform directly to new df2
df2 = pd.DataFrame(imp.fit_transform(df))

就是这样

>>> type(df2)
pandas.core.frame.DataFrame