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複数のデータフレームのデータを用いて欠測補完

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ayaayaweapon

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前提・実現したいこと

欠測補完のプログラムを作成していました。
DF1['time']とWIND1['time']が同じであれば、WIND1['WindDir']に時間が同じDF1['time']で置換したかったのですが、以下のエラーが出現しました。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
`TypeError: ("'Series' object is not callable", 'occurred at index 0')``

### 該当のソースコード
DFNA=pd.DataFrame(df_na1)
WIND=pd.DataFrame(data_1_WIND)
DF1= DFNA.reset_index()
WIND1= WIND.reset_index()


def func(row):
    if row(DF1['time'])==row(WIND1['time']):
        row(DF1['WindDir']).fillna(row(WIND1['WindDir']),inplace=True)

DF1['df'] = DF1.apply(func,axis=1)

```

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回答 1

checkベストアンサー

0

やりたいことはこういうことでしょうか。

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'time':[1,np.nan,3]})
df2 = pd.DataFrame({'time':[4,5,6]})

def func(row):
    v = row['time']
    if np.isnan(v):
        v = df2.loc[row.name,'time']
    return v

df1['time'] = df1.apply(func,axis=1)
print(df1)
"""
   time
0   1.0
1   5.0
2   3.0
"""

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  • 2019/06/03 14:36

    そうでした。解決しました!
    def func(row):
    v=row[WIND1['WindDir']]
    if np.isnan(v):
    v=DF1(row.name,'WindDir',level=['quarter','time'])
    return v

    WIND1['WindDir']= WIND1.apply(func,axis=1)
    としたところ、
    The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

    こういったエラーがかえってきました。一つの値で複数のデータフレームを置換することは厳しいのでしょうか。お忙しい中申し訳ないですが回答くださると幸いです。

    キャンセル

  • 2019/06/03 16:04

    エラーはv=row[WIND1['WindDir']]で発生しているのではないでしょうか?
    おそらくvには複数の値が入っており、それにたいしてisnan判定していると提示エラーが発生します。
    要は、「すべてnan」か「いずれかnan」か判定が曖昧であるという意味のエラーです。

    キャンセル

  • 2019/06/03 16:18

    確認し、修正したところ、解決できました。本当にありがとうございました。

    キャンセル

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