运行出错 ImportError:cannot import name 'Imputer' from 'sklearn.preprocessing' 解决办法

在学习 《特征工程入门与实践》 第三章，填充缺失值时，出现问题了

# 2.填充缺失值
from sklearn.preprocessing import Imputer
imputer = Imputer(strategy='mean')
pima_imputed = imputer.fit_transform(pima)
type(pima_imputed)  # Imputer的输出值不是pandas的Dataframe，而是Numpy数组

报错提示：ImportError: cannot import name ‘Imputer’ from ‘sklearn.preprocessing’。

先来查看一下sklearn的版本：

import sklearn
print("Sklearn verion is {}".format(sklearn.__version__))

输出：Sklearn verion is 0.22.1

这下很明显了，我的sklearn版本是0.22.1，因为0.22版本的sklearn，imputer不在preprocessing里了，而是在sklearn.impute里，除了SimpleImputer外，还增加了KNNImputer，另外还有IterativeImputer用法。

将导入的方式改成from sklearn.impute import SimpleImputer就好啦

from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
pima_imputed = imputer.fit_transform(pima)
type(pima_imputed)  # Imputer的输出值不是pandas的Dataframe，而是Numpy数组

这样就能成功打印出pima_imputed的类型：numpy.ndarray