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Kaggle

Kaggleは、機械学習モデルを構築するコンペティションのプラットフォームおよびその運営企業を指します。企業や政府といった組織とデータサイエンティスト・機械学習エンジニアを繋げるプラットフォームであり、単純なマッチングではなくコンペティションが特徴です。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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複数の条件に当てはまれば、欠損に統計量を当てはめる方法を教えてください。

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投稿2020/01/04 14:41

編集2020/01/04 15:47

KaggleのTitanicで、

年齢(Age)が欠損かつ性別(Sex)が男性なら、男性の平均年齢
年齢8Age)が欠損かつ性別(Sex)が女性なら、女性の平均年齢

上記のコードを教えてほしいです。

現在は下記のように関数を使っていますが、もっと簡略化したいと考えています。
def fage(x):
if x.Sex == 'male':
return round(age_train_mean['male'])
if x.Sex == 'female':
return round(age_train_mean['female'])

下記のように書きたいのですが、エラーになってしまいます。

if Sex == 'male' and Age == null:
train_mean('male')
if Sex == 'female' and Age == null:
train_mean('female')

SQLなら、

case
when Age is null and Sex = "male" then mean(男性の平均年齢)
when Age is null and Sex = "female" then mean(女性の平均年齢)
end

と書きます。

よろしくお願いします。

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とりあえず2通り

(1) DataFrameを Sex列の値でグループ分けし、グループ毎にAgeを平均値でfillna()する方法

Python

1df['Age'] = df.groupby('Sex')['Age'].transform(lambda d:d.fillna(d.mean()))

(2) Sex列の値でグループ分けしグループ毎に算出したAgeの平均値を、NaNの箇所に上書きする方法

Python

1df['Age'] = df['Age'].combine_first(df.groupby('Sex')['Age'].transform('mean'))

投稿2020/01/06 11:14

magichan

総合スコア15898

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kodenkoden

2020/01/06 13:40

わかりやすいコードでの回答ありがとうございました。
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