Q&A
df['Patient Age'] < 50 この式の結果がどのようなものなのか理解しておりますか？
やりたいこと：
.csvファイルから「患者の年齢(Patient Age)」を読み取り、患者の年齢が50歳未満ならば値1を返し、患者の年齢が50歳以上ならば0を返したい。
その返された値0及び1を新たな項目「age_class」としてもとの 表に加えて保存したい。
やってみたこと：
下記のようにコードを書いてみたのですが
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
というエラーが出てしまいます。
Python
1import pandas as pd 2df = pd.read_csv('satisfied_labeled_data_246.csv', sep=',') 3if df['Patient Age'] < 50: 4 df['age_class'] = 0 5else: 6 df['age_class'] = 1 7print(df)
どこがいけないのでしょうか？
回答3件
0
結果が２値しかとらないのであれば、
Python
1df['age_class'] = df['Patient Age'] < 50
のように、そのまま Bool値で格納するほうが良いのではないですかと思うのですが、どうしても 0,1 がよいのであれば astype()で
Python
1df['age_class'] = (df['Patient Age'] < 50).astype('uint8')
で十分かと思います。
投稿2019/09/17 09:13
総合スコア15898
0
ベストアンサー
applyでlambda式でもできます
python
1df["age_class"] = df["Patient Age"].apply(lambda x: 0 if x > 50 else 1)
投稿2019/09/17 07:44
総合スコア1286
0
希望されているのは
python
1df.loc[df['Patient Age'] < 50, 'age_class'] = 0 2df.loc[df['Patient Age'] >= 50, 'age_class'] = 1 3
のようなことなのかと思いました。
こちらなどを参考にしてみてください
pandasで条件に応じて値を代入（where, mask）
df['Patient Age'] < 50 そのものが
>>> df['Patient Age'] < 50 0 True 1 False Name: Patient Age, dtype: bool
のようなSeriesになってしまうのでエラーが出ています。
投稿2019/09/17 07:27
総合スコア1295
ありがとうございます。まさにやりたかったのはこれなのですが、なぜか0.0と1.0で出力されてしまいます。
df.loc[df['Patient Age'] < 50, 'age_class'] = int(0)
としても0.0と出力されてしまいます。
これはどうすれば整数で表示されるようになりますか？
最初の時点ではage_classが未定義なので、値を入れた後で
df['age_class'] = df['age_class'].astype(uint8)
とかで変換するという手があります。
magichan さんの回答のほうがそういう点ではシンプルで良いかと。
ありがとうございます。たしかにmagichanさんの回答はシンプルなのですが、初心者の私はまずtetsunosukeさんのようなコードを書けるようになることが先決かと思いました。
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