使用KNN Imputation拼接变量时触发numpy.ndarray类型错误如何解决？

该报错是你使用pd.concat()执行拼接时传入了不支持的参数类型导致的：
pd.concat()仅支持拼接pandas内置的Series、DataFrame类型对象，而KNN Imputation填充处理完成后默认返回的是numpy.ndarray类型的数组，你直接将填充后的数组传入pd.concat()的参数列表，就会触发上述类型不匹配错误。

你只需要把KNN填充后的numpy数组先转为DataFrame/Series类型，再执行拼接即可，常用两种适配写法如下：

• 情况1：填充的是多列特征，转为DataFrame

# 假设imputer是你初始化的KNNImputer实例，raw_feature是输入的原始待填充特征
imputed_arr = imputer.fit_transform(raw_feature)
# 转为DataFrame，columns参数指定和原特征一致的列名，避免拼接后列名混乱
imputed_df = pd.DataFrame(imputed_arr, columns=raw_feature.columns)
# 再执行拼接操作即可
final_df = pd.concat([other_df, imputed_df], axis=1)

• 情况2：填充的是单列数据，转为Series

imputed_arr = imputer.fit_transform(raw_feature.reshape(-1,1)).flatten()
# 转为Series，name参数指定和原列一致的列名
imputed_series = pd.Series(imputed_arr, name=raw_feature.name)
final_df = pd.concat([other_df, imputed_series], axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daana Ortiz