列全体を反復せずにScikit-learn（sklearn）を使用してDataFrame全体（すべての列）を代入する

Question

私はpandas DataFrameのすべての列を代用したいと思います。下に示す...

データフレーム全体を反復せずにデータフレームを代入できる操作はありますか？

#!/usr/bin/python 
from sklearn.preprocessing import Imputer 
import numpy as np 
import pandas as pd 

#Imputer 
fill_NaN = Imputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', axis=1) 

#Model 1 
DF = pd.DataFrame([[0,1,np.nan],[2,np.nan,3],[np.nan,2,5]]) 
DF.columns = "c1.c2.c3".split(".") 
DF.index = "i1.i2.i3".split(".") 

#Impute Series 
imputed_DF = DF 
for col in DF.columns: 
    imputed_column = fill_NaN.fit_transform(DF[col]).T 
    #Fill in Series on DataFrame 
    imputed_DF[col] = imputed_column 

#DF 
#c1 c2 c3 
#i1 0 1 NaN 
#i2 2 NaN 3 
#i3 NaN 2 5 

#imputed_DF 
#c1 c2 c3 
#i1 0 1.0 4 
#i2 2 1.5 3 
#i3 1 2.0 5 

Answer 1

あなたがmeanやmedianをしたい場合は、あなたのような何かを行うことができます：あなたは0またはあなたが常にちょうど何ができる何かでそれらを埋めるためにしたい場合は

fill_NaN = Imputer(missing_values=np.nan, strategy='mean', axis=1) 
imputed_DF = pd.DataFrame(fill_NaN.fit_transform(DF)) 
imputed_DF.columns = DF.columns 
imputed_DF.index = DF.index 

を：

DF[DF.isnull()] = 0