scikit-learnのImputerクラスの使い方について、毎回細かい部分を忘れるので備忘のため掲載。

from sklearn.preprocessing import Imputer
import numpy as np
import pandas as pd

# 対象データフレームから数値型のカラム名のみ取得
list_num_columns = df.select_dtypes(include='number').columns
list_except_num_columns = df.select_dtypes(exclude='number').columns

# 行ごと(axix=0)の平均値(atrategy='mean')を計算する
imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
imr = imr.fit(df[list_num_columns].values)
impyted_data = imr.transform(df.drop([list_except_num_columns ], axis=1)

# 数値型とそれ以外のデータフレームを作成する
df_only_num = pd.DataFrame(impyted_data.values, index=df.index ,columns=list_num_columns)
df_except_num = df[list_except_num_columns]

# 作成した各データフレームを結合
df = pd.merge(df_except_num, df_only_num, right_index=True, left_index=True)