sklearn文本缺失值处理

在`sklearn`中处理文本数据的缺失值通常不是直接通过`SimpleImputer`完成的，因为`SimpleImputer`主要适用于数值型数据。对于文本数据，如分词后的词语计数或TF-IDF向量化，`sklearn`库的`CountVectorizer`或`TfidfVectorizer`并不直接支持缺失值。

然而，在预处理阶段，如果你的文本数据中有缺失的部分（比如某些文档未包含某个关键词），你可以先通过一些方式填充这些缺失，例如：

1. 删除含有缺失值的文档：`housing_data.dropna(subset=['text_column'])`[^1]

2. 使用常见的策略填充（如最常见的词或空字符串）：

   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   vectorizer = CountVectorizer()
   vectorizer.fit_transform(['常见词填补', '文本缺失值'])

如果你想使用特定的词填充，可以考虑创建一个常数列并替换缺失值：

   text_column.fillna('your_default_word', inplace=True)

之后，你可以继续执行向量化操作，但需要注意的是，填充后的文本可能会影响到后续分析的准确性。