sklearn库Imputer包的丢失及替代方法

在sklearn的0.22以上版本的sklearn去除了Imputer类，我们可以使用SimpleImputer类代替。
或者降级回版本sklearn 0.19

from sklearn.impute import SimpleImputer
#有如下的一些参数
sklearn.impute.SimpleImputer(
		missing_values=nan,
		strategy='mean',
		fill_value=None,
		verbose=0,
		copy=True,
		add_indicator=False
)[source]

• misssing_values: number,string,np.nan(default) or None
  缺失值的占位符，所有出现的占位符都将被计算
• strategy: string,default=‘mean’ 计算并替换的策略：
  "mean，使用该列的平均值替换缺失值。仅用于数值数据； “median”，使用该列的中位数替换缺失值。仅用于数值数据；
  “most_frequent”，使用每个列中最常见的值替换缺失值。可用于非数值数据；
  “constant”，用fill_value替换缺失值。可用于非数值数据。
• fill_value: string or numerical value,default=None
  当strategy为"constant"，使用fil_value替换missing_values。如果是default，使用0替换数值数据，使用"missing_value"替换字符串或对象数据类型
• verbose: integer,default=0
• copy: boolean,default=True
  True: 将创建X的副本；False: 只要有可能，就会原地替换。注意，一下情况即使copy=False，也会创建新的副本：
• add_indicator: boolean,default=False
  True，则MissingIndicator将叠加到输入器转换的输出上。这样即使进行了imputation归算，也同样会让预测估算器描述缺失值。如果某个特征在fit/train时没有缺失值，那么即使在transform/tes时有缺失值，该特征也不会出现在缺失的指示器上。