sklearnの欠損値補間(Imputer)でハマったのでメモ

#はじめに
文字列データの列を含むDataFrameで、欠損値補完を行おうとしてハマったのでメモします。

#欠損値補完とは
存在しないデータを周囲のデータを利用して、補完すること。

#欠損値の例
例えば、以下のようなデータがあったとしよう。gender列の5行目がunknownとなっている。補完の方法は平均値、中央値を使うなどいろいろあるが、今回は単純に多い方の性別であるmaleで補完したい。

#やったこと
学習器にデータを入力するためには、文字列データを数値データに変換する必要がある。そこで、maleを0、femaleを1に変換したのち、欠損値補完を行うコードを書いた。つまりunknownを0(male)に置き換える。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import Imputer 

df_sample = pd.read_csv('sample.csv')
gender_map = {'male':0, 'female':1}
df_sample['gender'] = df_sample['gender'].map(gender_map) # male を 0　に female　を 1　に置き換え
imr = Imputer(missing_values='unknown', strategy='most_frequent', axis=0)#補完器オブジェクト作成
imputed_data = imr.fit_transform(df_sample) #補完を適用

missing_values に欠損値、 strategyに補完方法(平均なら mean, 中央値なら median)を指定する。

ここで、以下のようなエラーに遭遇。

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

文字列を数値に置き換えた後のDataFrameを見てみると以下のようになっていた。

これは、DataFrameの各列はSeriesオブジェクトとなっていて、全ての値が同じ型となっていることが原因だった。
つまり、文字列の　unknown　と数値の 　0,1　は共存できない。

#解決法

コードの'unknown'の部分を'NaN'に変えてみると上手く行った。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import Imputer 

df_sample = pd.read_csv('sample.csv')
gender_map = {'male':0, 'female':1}
df_sample['gender'] = df_sample['gender'].map(gender_map) # male を 0　に female　を 1　に置き換え
imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='most_frequent', axis=0)#補完器オブジェクト作成
imputed_data = imr.fit_transform(df_sample) #補完を適用

#参考文献

Python 機械学習プログラミング　達人データサイエンティストによる理論と実装 (インプレス社)