Python全局环境下sklearn包中缺失Imputer函数

Question

系统win10 64位，python版本3.7.4。

全局环境下，在我输入下载sklearn包的代码后，显示结果如下，包已经安装：

pip install sklearn
Requirement already satisfied: sklearn in e:\python\lib\site-packages (0.0)
Requirement already satisfied: scikit-learn in e:\python\lib\site-packages (from sklearn) (0.22)
Requirement already satisfied: numpy>=1.11.0 in e:\python\lib\site-packages (from scikit-learn->sklearn) (1.17.4)
Requirement already satisfied: scipy>=0.17.0 in e:\python\lib\site-packages (from scikit-learn->sklearn) (1.3.3)
Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in e:\python\lib\site-packages (from scikit-learn->sklearn) (0.14.1)

然而在使用sklearn中的Imputer函数时，会出现报错：

>>> import numpy as np
>>> import sklearn
>>> from sklearn import preprocessing
>>> from sklearn.preprocessing import Imputer
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: cannot import name 'Imputer' from 'sklearn.preprocessing' (E:\python\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\__init__.py)

利用dir()查看包内的函数，发现没有Imputer：

>>> dir(sklearn.preprocessing) 
['Binarizer', 'FunctionTransformer', 'KBinsDiscretizer', 'KernelCenterer', 'LabelBinarizer', 'LabelEncoder', 'MaxAbsScaler', 'MinMaxScaler', 'MultiLabelBinarizer', 'Normalizer', 'OneHotEncoder', 'OrdinalEncoder', 'PolynomialFeatures', 'PowerTransformer', 'QuantileTransformer', 'RobustScaler', 'StandardScaler', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '_csr_polynomial_expansion', '_data', '_discretization', '_encoders', '_function_transformer', '_label', 'add_dummy_feature', 'binarize', 'label_binarize', 'maxabs_scale', 'minmax_scale', 'normalize', 'power_transform', 'quantile_transform', 'robust_scale', 'scale']

但是在conda的base环境下，陆续安装numpy、scipy、matplotlib后，安装
scikit-learn包，就可以使用这个函数了。

我寻找了很久的解决方案，网上说的路径和Imputer相同的情况没有发生，请问大佬们这究竟是怎么回事儿啊

Answer 1

你这个问题，大概率是你安装的numpy不包含mkl链接库（intel的math kernel library），你可以先卸载numpy，然后到
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载numpy+mkl版本的numpy的whl文件，然后通过你的pip离线安装此版本numpy，
这样再重新安装一遍其他的几个库，应该就会包含所有函数包了。而anoconda已经集成了各种科学计算包，所以在anoconda下就没啥问题。
试试吧，good luck！

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追答，后来我发现，最新版0.22版本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，可以参考这个 https://scikit-learn.org/stable/modules/impute.html#impute 以及 https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#preprocessing 我猜测你的pip安装的就是这个版本，而anoconda里面是旧版本吧，你可以研究一下，希望这个能帮到你。