pandas 欠損値の扱いについて

Question

前提・実現したいこと

    ['Alice', '国語', 87, 83],
    ['Alice', '算数', 72, np.nan],
    ['Bob', '国語', 65, np.nan],
    ['Bob', '算数', 92, 86],
columns=['Name', 'Subject', 'Point', 'Last'])

このdataflameでLastの欠損値がない場合にPointの値で埋める機能を実装したいです。
機能で言うとfillna(df.Point)と全く同じものです。

発生している問題・エラーメッセージ

関数の結果がnanのままになってしまっています...

該当のソースコード

ソースコード

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
[
['Alice', '国語', 87, 83],
['Alice', '算数', 72, np.nan],
['Bob', '国語', 65, np.nan],
['Bob', '算数', 92, 86],
],
columns=['Name', 'Subject', 'Point', 'Last'])
df

def counter(x, y, z):
if z == False:
return y
else:
return x

sr = df.Last.isnull()

for a, b, c in zip(df.Last, df.Point, sr):
print(counter(a, b, c))

試したこと

通常のlistであれば問題なく動くことを確認しております。
勉強不足な質問であると思いますが、よろしくお願い申し上げます。
ここに問題に対して試したことを記載してください。
q = [1, 2, 3]
w = [11, 22, 33]
e = [True, False, False]
for a, b, c in zip(q, w, e):
print(counter(a, b, c))

結果 [1, 22, 33]

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

counterで返す値が逆になっています。

最終的にやりたいことは、「Lastの値がnp.nanだったら、それをPointの値に置換したい」ということですよね?

提示されたコードのcounterでは、zがFalseのとき(Lastの値がnan値でないとき)はyの値を返し、Trueのとき(Lastの値がnan値のとき)はxの値を返すように書かれています。

def counter(x, y, z):
    if z == False:
        return y
    else:
        return x

ところが、counterを呼び出す部分を見ると、

for a, b, c in zip(df.Last, df.Point, sr):
    print(counter(a, b, c))

となっていて、Lastの値がaに(繰り返しでひとつずつ)代入されて、counterのxに渡されます。つまり、Lastの値がnan値のときに、nan値を返すように動作します。

意図した通りに動くcounterは、たとえば以下のようなものでしょう。

• xとyを入れ替えたもの。真偽値の判定にはisを使った方がいい。

def counter(x, y, z):
    if z is False:
        return x
    else:
        return y

• 三項演算子を使う。Trueの判定はzだけで済ませた。

def counter(x, y, z):
    return y if z else x

• nan値の判定はx != xでできるので、zは不要。

def counter(x, y):
    return y if x != x else x

Answer 2

isnullは、欠損値の場所をTrueで返すので、counterの中のif文は判定が逆ですね。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
[
['Alice', '国語', 87, 83],
['Alice', '算数', 72, np.nan],
['Bob', '国語', 65, np.nan],
['Bob', '算数', 92, 86],
],
columns=['Name', 'Subject', 'Point', 'Last'])

def counter(x, y, z):
    if z:
        return y
    else:
        return x

sr = df.Last.isnull()
for a, b, c in zip(df.Last, df.Point, sr):
    print(counter(a, b, c))
#83.0
#72
#65
#86.0