Python 无法将Scikit学习插补器应用于具有两个功能的数据集

我试图阅读完整的泰坦尼克号数据集，可以在这里找到：

当我运行除最后一行以外的所有行时，我得到以下警告：

/Users/<username>/anaconda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py:395: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
  DeprecationWarning)

/Users//anaconda/lib/python3.6/site packages/sklearn/utils/validation.py:395:DeprecationWarning:在0.17中不推荐将1d数组作为数据传递，并将在0.19中引发ValueError。如果数据具有单个特征，请使用X.restrape（-1，1），如果数据包含单个样本，请使用X.restrape（1，-1）重塑数据。
弃用警告）

当我运行最后一行时，它抛出以下错误：

File "<ipython-input-2-07afef05ee1c>", line 1, in <module>
   X_male[:,0] = imputer.transform(X_male[:,0])
   ValueError: could not broadcast input array from shape (523) into shape (682)

文件“”，第1行，在
X_-male[：，0]=插补器.变换（X_-male[：，0]）
ValueError:无法将输入数组从形状（523）广播到形状（682）

---

我已经在其他项目中使用了上面的代码片段进行插补，不知道为什么它不起作用。

一个快速解决方案是将

axis=0

更改为

axis=1

。这将使它工作，虽然我不确定这是否是你想要的。所以我想对这里发生的事情做如下解释：

警告基本上告诉您将数据解释为样本（行）与特征（列）的关系。在这个弃用过程中，假设您的数据只有一个样本（行），就会强制执行此要求。同时，您将

axis=0

传递给插补器，插补器通过

strategy='mean'

。但是，您现在只有一行。当遇到缺少的值时，无法替换该缺少的值。因此，整个列（仅包含此缺少的值）将被丢弃。如你所见，这等于

X_male[:,0][~np.isnan(X_male[:,0])].reshape(1, -1)

这就是为什么赋值

X_-male[：，0]=imputer.transform（X_-male[：，0]）

失败的原因：

X_-male[：，0]

是形状（682），而

imputer.transform（X_-male[：，0]）

是形状（523）。我以前的解决方案基本上将其更改为“沿行插补”，在这里您确实有替换缺失值的方法。这次你不会丢弃任何东西，你的

插补器。transform（X_-male[：，0]）

是一个形状（682），可以分配给

X_-male[：，0]

现在我不知道为什么你的插补代码片段可以在其他项目上工作。对于您在这里的具体情况，一个（逻辑上）更好的关于弃用警告的方法是使用

X.reformate（-1，1）

，因为您的数据只有一个功能和682个示例。但是，在将转换后的数据分配给

X_male[：，0]

：

imputer = imputer.fit(X_male[:,0].reshape(-1, 1))
X_male[:,0] = imputer.transform(X_male[:,0].reshape(-1, 1)).reshape(-1)

imputer = imputer.fit(X_male[:,0].reshape(-1, 1))
X_male[:,0] = imputer.transform(X_male[:,0].reshape(-1, 1)).reshape(-1)