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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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ラムダ関数内の型について(なぜisnull()が使えないのか)

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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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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/05/10 12:32

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)

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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'>

なぜisnull()が使えないのか
isnullはpandasのDataFrameのメソッドです。valuesの要素であるnumpy.float64("NaN")はisnullメソッドを持ちません。

投稿2021/05/10 13:01

編集2021/05/10 13:09
ppaul

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2021/05/26 13:17

お礼が遅くなり大変申し訳ございません。 おかげ様で理解できました。 確認方法までご教授いただき本当に助かりました。 ありがとうございました。
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