ラムダ関数内の型について（なぜisnull()が使えないのか）

unit_price_x列がNULLの行には、同じ行のunit_price_yを代入するプログラムを作成しました。
ですが、ラムダ関数内でNULLをisnull()を用いて判別しようとするとエラーが出てしまいます。
該当箇所まで、numpyを使用していないのに'numpy.float64' objectに型が変わっている？のは何故なのか、
ご存知の方、ご教授ください。

コード

python
1df_tmp=pd.DataFrame({"unit_price_x":[2,3,4,2,4,None,5,None,8],"unit_price_y":[3,4,5,6,3,2,3,4,4]})
2df_tmp["unit_price_x"]=df_tmp[["unit_price_x","unit_price_y"]].apply(lambda x:x[1] if x[0].isnull() else x[0], axis=1)

↓エラーメッセージ

python
1'numpy.float64' object has no attribute 'isnull'

メッセージに従ってnp.isnan(x[0])を代用するともちろん動きます。

↓動作コード

python
1df_tmp=pd.DataFrame({"unit_price_x":[2,3,4,2,4,None,5,None,8],"unit_price_y":[3,4,5,6,3,2,3,4,4]})
2df_tmp["unit_price_x"]=df_tmp[["unit_price_x","unit_price_y"]].apply(lambda x:x[1] if np.isnan(x[0]) else x[0], axis=1)

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

pandasのデータフレームはindexとcolumnsとvaluesで成り立っています。
valuesはnumpyのndarrayです。
pandasのデータフレームの生成時や加工時に値がない要素はNaNと表示されていますが、これは常に'numpy.float64のNaNです。
これは以下を見れば分かります。

python
1>>> import pandas as pd
2>>> df = pd.DataFrame([[0]])
3>>> print(df)
4   0
50  0
6>>> type(df.values)
7<class 'numpy.ndarray'>
8>>> df.iloc[0,0] = None
9>>> print(df)
10    0
110 NaN
12>>> print(df.iloc[0,0])
13nan
14>>> print(type(df.iloc[0,0]))
15<class 'numpy.float64'>