Scikit-learn: Fehler beim Ersetzen fehlender Daten

Question

Ich versuche, meine Daten vorzuverarbeiten, indem ich den fehlenden Wert durch den Mittelwert ersetze.

Mein Code ist wie folgt:

#Load the Data 
import numpy as np 
data_2 = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1) 

#the missing values in my dataset are identified by value = 0 
#I'm trying to replace the missing values in the third column 
from sklearn.preprocessing import Imputer 
imp = Imputer(missing_values=0, strategy='mean', axis=0) 
imp.fit(data_2[:, 2]) 

läuft es gab aber diese Warnungen:

/Users/user1/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise 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/user1/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise 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) 

aber mein Hauptproblem ist, dass es die fehlenden Daten nicht ausfüllte, druckte ich die Daten vor und nach der Anpassung und keine Änderung.

Was mache ich falsch?

Update: Hier sind wenige Zeilen meines Datensatz:
6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1
1,85,66,29,0,26.6,0.351,31, 0
8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1
1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0

Answer 1

• Die ersten Zeilen Ihnen geteilt enthält keine Nullwerte, wird also schwer zu erklären

• Betrachten Sie dies leicht u pdated Version Ihres Datensatzes, um Sie zu verstehen.

  6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 
  1,85,,29,0,26.6,0.351,, 
  ,183,64,,0,,0.672,32,1 
  1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0 
  

• Es gibt eine einfache Möglichkeit, fehlende Werte um Füllung durch die Bibliothek Pandas mit

  #Load Libraries and data 
  import pandas as pd 
  df = pd.read_csv('data.csv',names=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 
  
  #Fill the Null values with the mean 
  df = df.fillna(df.mean()) 
  

• Namen Argument in read_csv Funktion verwendet wird Namen der Spalte der CSV zu geben Datei

• fillna() Funktion füllt die fehlenden Werte .