Python：Importerを使用してデータフレームインデックスでデータを処理する

Question

私はいくつかのNaN値を持つデータを持っており、imputerを使用してNaN値を入力したいと思います。

  Point1  Point2 
S.No 
      2    2 
1   1    4 
      2    2 
      1    4 
2   2    2 
      1    4 

が、私はimputerとしてインデックス賢明な名前を働きたい：データがどのように見えるimputer適用後

  Point1  Point2 
S.No 
      2    NaN 
1   NaN   4 
      2    NaN 
      NaN   4 
2   2    NaN 
      NaN   4 

：これまでのところ私はこのような列全体に imputer作品を知ら

from sklearn.preprocessing import Imputer 
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=1) 
cleaned_data = imp.fit_transform(original_data) 

S.No

  Point1  Point2 
S.No 
      2    1.33 
1   1.333   4 
      2    1.33 
      0.667   4 
2   2    2.667 
      0.667   4 

imputerをこのように実装することも可能ですが、pythonのDataFrameにこれを行う代替方法が存在します。

Answer 1

imp = Imputer(missing_values=np.NaN,strategy='mean',axis=1) 
for S.No in range (start,end): 
    for col in list(Data.select_dtypes(include=['float']).columns): 
     Data[col][S.No] = imp.fit_transform(Data[col][S.No])