Dataframe 数据框列的不同数据类型不支持Julia中的Impute（处理缺失值方法）

我做了一个小实验，我知道这只是因为CSV中包含不同数据类型的列。请参阅以下代码

julia> using DataFrames

julia> df = DataFrame(:a => [1.0, 2, missing, missing, 5.0], :b => [1.1, 2.2, 3, missing, 5],:c => [1,3,5,missing,6])
5×3 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │ c       │
│     │ Float64? │ Float64? │ Int64?  │
├─────┼──────────┼──────────┼─────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │ 1       │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │ 3       │
│ 3   │ missing  │ 3.0      │ 5       │
│ 4   │ missing  │ missing  │ missing │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │ 6       │

julia> df
5×3 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │ c       │
│     │ Float64? │ Float64? │ Int64?  │
├─────┼──────────┼──────────┼─────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │ 1       │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │ 3       │
│ 3   │ missing  │ 3.0      │ 5       │
│ 4   │ missing  │ missing  │ missing │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │ 6       │

julia> using Impute

julia> Impute.interp(df)
ERROR: InexactError: Int64(5.5)
Stacktrace:
 [1] Int64 at ./float.jl:710 [inlined]
 [2] convert at ./number.jl:7 [inlined]
 [3] convert at ./missing.jl:69 [inlined]
 [4] setindex! at ./array.jl:826 [inlined]
 [5] (::Impute.var"#58#59"{Int64,Array{Union{Missing, Int64},1}})(::Impute.Context) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors/interp.jl:67
 [6] (::Impute.Context)(::Impute.var"#58#59"{Int64,Array{Union{Missing, Int64},1}}) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/context.jl:227
 [7] _impute!(::Array{Union{Missing, Int64},1}, ::Impute.Interpolate) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors/interp.jl:49
 [8] impute!(::Array{Union{Missing, Int64},1}, ::Impute.Interpolate) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:84
 [9] impute!(::DataFrame, ::Impute.Interpolate) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:172
 [10] #impute#17 at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:76 [inlined]
 [11] impute at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:76 [inlined]
 [12] _impute(::DataFrame, ::Type{Impute.Interpolate}) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:58
 [13] #interp#105 at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/Impute.jl:84 [inlined]
 [14] interp(::DataFrame) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/Impute.jl:84
 [15] top-level scope at REPL[15]:1

julia> df = DataFrame(:a => [1.0, 2, missing, missing, 5.0], :b => [1.1, 2.2, 3, missing, 5])
5×2 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │
│     │ Float64? │ Float64? │
├─────┼──────────┼──────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │
│ 3   │ missing  │ 3.0      │
│ 4   │ missing  │ missing  │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │

julia> Impute.interp(df)
5×2 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │
│     │ Float64? │ Float64? │
├─────┼──────────┼──────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │
│ 3   │ 3.0      │ 3.0      │
│ 4   │ 4.0      │ 4.0      │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │

运行以下代码时不会发生此错误

julia> using DataFrames

julia> df = DataFrame(:a => [1.0, 2, missing, missing, 5.0], :b => [1.1, 2.2, 3, missing, 5],:c => [1,3,5,missing,6])
5×3 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │ c       │
│     │ Float64? │ Float64? │ Int64?  │
├─────┼──────────┼──────────┼─────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │ 1       │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │ 3       │
│ 3   │ missing  │ 3.0      │ 5       │
│ 4   │ missing  │ missing  │ missing │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │ 6       │

julia> df
5×3 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │ c       │
│     │ Float64? │ Float64? │ Int64?  │
├─────┼──────────┼──────────┼─────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │ 1       │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │ 3       │
│ 3   │ missing  │ 3.0      │ 5       │
│ 4   │ missing  │ missing  │ missing │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │ 6       │

julia> using Impute

julia> Impute.interp(df)
ERROR: InexactError: Int64(5.5)
Stacktrace:
 [1] Int64 at ./float.jl:710 [inlined]
 [2] convert at ./number.jl:7 [inlined]
 [3] convert at ./missing.jl:69 [inlined]
 [4] setindex! at ./array.jl:826 [inlined]
 [5] (::Impute.var"#58#59"{Int64,Array{Union{Missing, Int64},1}})(::Impute.Context) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors/interp.jl:67
 [6] (::Impute.Context)(::Impute.var"#58#59"{Int64,Array{Union{Missing, Int64},1}}) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/context.jl:227
 [7] _impute!(::Array{Union{Missing, Int64},1}, ::Impute.Interpolate) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors/interp.jl:49
 [8] impute!(::Array{Union{Missing, Int64},1}, ::Impute.Interpolate) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:84
 [9] impute!(::DataFrame, ::Impute.Interpolate) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:172
 [10] #impute#17 at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:76 [inlined]
 [11] impute at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:76 [inlined]
 [12] _impute(::DataFrame, ::Type{Impute.Interpolate}) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/imputors.jl:58
 [13] #interp#105 at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/Impute.jl:84 [inlined]
 [14] interp(::DataFrame) at /home/synerzip/.julia/packages/Impute/GmIMg/src/Impute.jl:84
 [15] top-level scope at REPL[15]:1

julia> df = DataFrame(:a => [1.0, 2, missing, missing, 5.0], :b => [1.1, 2.2, 3, missing, 5])
5×2 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │
│     │ Float64? │ Float64? │
├─────┼──────────┼──────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │
│ 3   │ missing  │ 3.0      │
│ 4   │ missing  │ missing  │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │

julia> Impute.interp(df)
5×2 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │
│     │ Float64? │ Float64? │
├─────┼──────────┼──────────┤
│ 1   │ 1.0      │ 1.1      │
│ 2   │ 2.0      │ 2.2      │
│ 3   │ 3.0      │ 3.0      │
│ 4   │ 4.0      │ 4.0      │
│ 5   │ 5.0      │ 5.0      │

现在我知道了原因，但不知道如何解决它。我不能在读取CSV时使用eltype，因为在我的数据集中包含171列，并且它通常具有Int或Float。无法理解如何转换Float64中的所有列。

我想您需要：

简单的东西，不一定要有最大的效率

所有列都是数字（可能缺少值）

然后写下：

julia> df
5×3 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │ c       │
│     │ Float64? │ Float64? │ Int64?  │
├─────┼──────────┼──────────┼─────────┤
│ 1   │ 1.5      │ 1.65     │ 1       │
│ 2   │ 3.0      │ 3.3      │ 3       │
│ 3   │ missing  │ 4.5      │ 5       │
│ 4   │ missing  │ missing  │ missing │
│ 5   │ 7.5      │ 7.5      │ 6       │

julia> float.(df)
5×3 DataFrame
│ Row │ a        │ b        │ c        │
│     │ Float64? │ Float64? │ Float64? │
├─────┼──────────┼──────────┼──────────┤
│ 1   │ 1.5      │ 1.65     │ 1.0      │
│ 2   │ 3.0      │ 3.3      │ 3.0      │
│ 3   │ missing  │ 4.5      │ 5.0      │
│ 4   │ missing  │ missing  │ missing  │
│ 5   │ 7.5      │ 7.5      │ 6.0      │

可以更高效（即，仅转换源数据帧中的整数列，但需要更多代码-如果需要此类解决方案，请进行注释）

编辑

还请注意，CSV.jl有一个关键字参数，该参数应允许在读取中的数据时处理此问题