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null値を埋めるための関数を作れない

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回答 1

投稿 2017/12/01 14:10

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renren643

score 148

combineというデータフレームがあり、Ageカラムにnull値があるので、「子供なら、子供の年齢の平均値で、そうでないなら大人の年齢の平均値」で埋めたいのですが、以下のように関数を定義しましたが、どこが間違えているのかわかりません。教えていただけると幸いです。

def fill_age(age):
    if combine["Age"].isnull():
        if combine["person_child"]==1:
            combine["Age"] = combine.fillna(combine["Age"][combine["person_child"]==1].mean())
            return combine["Age"]
        else:
            combine["Age"] = combine.fillna(combine["Age"][combine["person_child"]==0].mean())
            return combine["Age"]
    else:
        return age

combine["Age"] = combine["Age"].apply(fill_age)


(エラーコード)
The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().


データフレーム
イメージ説明

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回答 1

checkベストアンサー

+1

どこが間違えているのかわかりません。教えていただけると幸いです。

直接のエラーの原因としては、combine["Age"].isnull() は bool値を格納した Series を戻しますので、条件文として
if combine["Age"].isnull():
とするとエラーとなります。
ですので、この部分は combine["Age"].isnull().any() としてbool値に変換する必用があるかと思います。

が・・・

そもそも上記の記述だと本来の目的からズレてしまいますし、この部分を直したところで、他にも
・次の行の条件文 でも同様に Seriesを使用している
apply()から呼ばれている関数内でDataFrameの更新を行っている
apply()から呼ばれている関数内で戻り値としてSeriesを返している

といろいろと問題がるようです。

一度、Series.apply() にて関数を呼んだ際に、関数の引数に何が渡って、戻り値をどうするべきかを整理したほうがよいかと思います。

で、解決方法ですが、どうしても apply()を使って処理を行いたいならば、Series.apply()ではなく、DataFrame.apply(axis=1) を使用して、

def fill_age(row):
    if pd.isnull(row['Age']):
        return combine.ix[combine["person_child"] == row["person_child"], 'Age'].mean()
    else:
        return row['Age']

combine["Age"] = combine.apply(fill_age, axis=1)

などとすると、一応意図した動作にはなるかと思います。

個人的には、今回のような場合は DataFrame.groupby() を使用して

combine["Age"] = combine.groupby('person_child')['Age'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

とすると方が良いのではないかと思います。

投稿 2017/12/01 18:01

編集 2017/12/01 19:41

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