sklearn.impute モジュールとは
sklearn.impute モジュールには、欠損値を補完するためのツールが含まれています。その中で最も一般的なものは SimpleImputer クラスです。このクラスは、欠損値を一定の値（例えば、平均値、中央値、最頻値）で補完するために使用されます。
以下は、SimpleImputer を使った基本的な使い方の例です：
python
from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np
# サンプルデータ
X = np.array([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]])
# 欠損値を平均値で補完するImputerを作成します
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
# 欠損値の補完を行います
X_imputed = imputer.fit_transform(X)
print(X_imputed)
この例では、欠損値を含むデータ X を定義し、その欠損値を平均値で補完するために SimpleImputer クラスを使用しています。strategy パラメータを使用して、補完の方法を指定できます。他にも、median（中央値）、most_frequent（最頻値）、または任意の定数値を指定することができます。
fit_transform() メソッドは、補完を実行し、欠損値が補完されたデータを返します。
このようにして、欠損値を補完するために SimpleImputer クラスを使用できます。