无法从pandas_ml的'sklearn.preprocessing‘导入名称'Imputer’

从pandas_ml的'sklearn.preprocessing'导入名称'Imputer'的问题是因为sklearn.preprocessing模块中的Imputer类在较新的版本中已被弃用并移除。在新的版本中，可以使用sklearn.impute模块中的SimpleImputer类来替代。

SimpleImputer类提供了一种简单的方法来处理缺失值。它可以通过指定不同的策略来填充缺失值，例如使用平均值、中位数、最常见值等。

以下是使用SimpleImputer类的示例代码：

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 创建一个SimpleImputer对象，指定使用平均值填充缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

# 假设data是一个包含缺失值的数据集
data = [[1, 2, 3], [4, None, 6], [7, 8, None]]

# 使用fit_transform方法将缺失值填充为平均值
filled_data = imputer.fit_transform(data)

print(filled_data)

在上面的示例中，我们首先创建了一个SimpleImputer对象，并指定使用平均值(strategy='mean')来填充缺失值。然后，我们使用fit_transform方法将包含缺失值的数据集data进行填充，得到填充后的数据filled_data。最后，我们打印filled_data，可以看到缺失值已被平均值填充。

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