Обманите весь DataFrame (все столбцы) с помощью Scikit-learn (sklearn) без итерации по столбцам

Я хочу использовать все столбцы в pandas DataFrame... Единственный способ, которым я могу это сделать, - столбцы по столбцам, как показано ниже...

Есть ли какая-либо операция, в которой я могу навязывать весь DataFrame без итерации через столбцы?

#!/usr/bin/python
from sklearn.preprocessing import Imputer
import numpy as np
import pandas as pd

#Imputer
fill_NaN = Imputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', axis=1)

#Model 1
DF = pd.DataFrame([[0,1,np.nan],[2,np.nan,3],[np.nan,2,5]])
DF.columns = "c1.c2.c3".split(".")
DF.index = "i1.i2.i3".split(".")

#Impute Series
imputed_DF = DF
for col in DF.columns:
    imputed_column = fill_NaN.fit_transform(DF[col]).T
    #Fill in Series on DataFrame
    imputed_DF[col] = imputed_column

#DF
#c1  c2  c3
#i1   0   1 NaN
#i2   2 NaN   3
#i3 NaN   2   5

#imputed_DF
#c1   c2  c3
#i1   0  1.0   4
#i2   2  1.5   3
#i3   1  2.0   5

Ответы

Ответ 1

Если вы хотите mean или median, вы можете сделать что-то вроде:

fill_NaN = Imputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', axis=1)
imputed_DF = pd.DataFrame(fill_NaN.fit_transform(DF))
imputed_DF.columns = DF.columns
imputed_DF.index = DF.index

Если вы хотите заполнить их 0 или что-то, что вы всегда можете сделать:

DF[DF.isnull()] = 0

Ответ 2

Если по какой-то причине вам не нужно специально использовать Imple Imputer, мне кажется, что более простой вариант - просто сделать:

df = df.fillna(df.mean())

Ответ 3

Можно ли вменять несколько столбцов?