如何解决使用KBinsDiscretizer合并后，如何防止获取nan值？
在合并之前，我已经处理了列中的nan值。
sales_df['built'].unique()
array（[1955。，1951.，1933.，1965.，1987.，2001.，1995.，1963.，1960.， 2003.，1942.，1977.，1900.，1979.，1994.，1916.，1921，1969.， 1947.，1968.，1985.，1941.，1915.，1909.，1948.，2005.，1929.， 1981.，1930.，1904.，1996.，2000.，1984.，2014.，1922.，1959.， 1966.，1953.，1950.，1927.，2008.，1991.，1954.，1925.，1989.， 1973.，1972.，1986.，1956.，2002.，1992.，1964.，1952.，1961.， 2006.，1988.，1939.，1946.，1967.，1975.，1910.，1983.，1978.， 1905.，1971.，2010.，1924.，1990.，1914.，1926.，2004.，1962.， 1923.，2007.，1976.，1949.，1999.，1980.，1901.，1993.，1920.， 1997.，1943.，1957.，1940.，1918.，1928.，1974.，1911.，1936.， 1937.，1982.，1908.，1931.，1998.，2013.，1907.，1958.，2012.， 1912.，2011.，1917.，1932.，1944.，1902.，2009.，1903.，1970.， 2015.，1934.，1938.，1913.，1919.，1906.，1945.，1935。]]
像这样使用KBinsDiscretizer之后。
# use kbinsdiscretizer
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
def kbin(variables,encoding):
bin_df = sales_df[variables].copy()
discretizer = KBinsDiscretizer(n_bins=8,encode=encoding,strategy='quantile')
sales_df[variables] = pd.DataFrame(discretizer.fit_transform(bin_df),columns=bin_df.columns)
ordinal_bin = ['built','renovation','years_from_last_renovation']
ordinal_binned = kbin(ordinal_bin,'ordinal')
最后我在列中输入了nan值。
sales_df['built'].unique()
array（[2.，1.，3.，5.，6.，0.，4.，7.，nan]）
解决方法
结果是我忘记了重置原始DataFrame的索引。当我用KBinsDiscretizer的结果创建一个新的DataFrame时，行索引不匹配，因此在发生这种情况的地方创建了nan值。
运行KBinsDiscretizer之前只是一个简单的修复程序
sales_df.reset_index(drop=True)
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