scikit-learn에서 범주 데이터 유형으로 열을 대체하는 방법

Question

숫자와 개체가 모두 기능에 포함되어 있습니다. 또한 객체 데이터 유형이있는 일부 기능에는 누락 값이 있습니다. Numput 및 categorial 데이터 유형 모두에 대해 누락 된 값을 처리하기 위해 수정 된 버전의 Imputer (다른 게시물의 지침에 따라)를 만들었지 만 데이터 세트에 적용하면 AttributeError가 반환됩니다. 나는 필자가 필자의 방법에 대한 정의에있어 어리석은 실수를 저지르고 있다고 믿으며, 나는 당신의 통찰력에 감사한다. squeeze() 방법은 mentioned in the documentation

그래서 모든 일이있는 (대부분의 시간에 대한 의미로 스케일러 객체를 반환하는 1 크기의 물체를 들어

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

#load the data 
path='~/Desktop/ML/Hands_on/housing_train.csv' 
path=os.path.expanduser(path) 
data=pd.read_csv(path) 

#select the columns_names including dtype=object && missing data 
object_data=data.select_dtypes(include=['object']) 
object_data_null=[] 
for col in object_data.columns: 
    if object_data[col].isnull().any(): 
     object_data_null.append(col) 

class GeneralImputer(Imputer): 
    def __init__(self, **kwargs): 
     Imputer.__init__(self, **kwargs) 

    def fit(self, X, y=None): 
     if self.strategy == 'most_frequent': 
      self.fills = pd.DataFrame(X).mode(axis=0).squeeze() 
      self.statistics_ = self.fills.values 
      return self 
     else: 
      return Imputer.fit(self, X, y=y) 

    def transform(self, X): 
     if hasattr(self, 'fills'): 
      return pd.DataFrame(X).fillna(self.fills).values.astype(str) 
     else: 
      return Imputer.transform(self, X) 

imputer=GeneralImputer(strategy='most_frequent', axis=1) 

for i in object_data_null: 
    imputer.fit(data[i]) 
    data[i]=imputer.transform(data[i]) 


--------------------------------------------------------------------------- 
AttributeError       Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-29-989e78355872> in <module>() 
    38 object_data_null 
    39 for i in object_data_null: 
---> 40  imputer.fit(data[i]) 
    41  data[i]=imputer.transform(data[i]) 
    42 

<ipython-input-29-989e78355872> in fit(self, X, y) 
    23   if self.strategy == 'most_frequent': 
    24    self.fills = pd.DataFrame(X).mode(axis=0).squeeze() 
---> 25    self.statistics_ = self.fills.values 
    26    return self 
    27   else: 

AttributeError: 'str' object has no attribute 'values' 

Answer 1

: 여기에 내 코드와 오류입니다 여기서 열), 열의 모드는 단일 객체가되고 squeeze()는 문자열 만 반환합니다.

따라서 .values을 가져올 필요가 없습니다. fit() 메서드를 다음과 같이 변경하여 제거하십시오.