Pandasで移動平均を求めて、辞書をソートするプログラムの作成

Question

前提・実現したいこと

3つのCVSファイルを読み込んで、７データごとに移動平均を求めて、その値が1.0以下である回数を数えます。
その数が多い順に辞書をソートして、キーリストを表示するプログラムを作成したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

プログラマを作ることはできたのですが、ソートを実行する際にエラーが表示されています。

このエラーを解消することができなくて困っています。

The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

該当のソースコード

import pandas as pd

CITY_LABEL=['takamatsu','naha','wakkanai']
CITY_NAME=['高松','那覇','稚内']

# CSVファイルを読み込み，データフレームに変換する
def get_dataframe_city(_label):
    datadir='./data/'
    return pd.read_csv(datadir+'weather_'+_label+'.csv')


def sort(dictionary): #大きい順に値をソートして、キーのみを返す関数
    sorted_items = sorted(dictionary.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    sorted_keys = [x[0] for x in sorted_items]
    return sorted_keys


window = 7                                                                                    #移動平均区間

data_takamatsu = (df[CITY_NAME[0]].loc[:,["降水量の合計"]].rolling(window).mean() <= 1.0)
data_takamatsu.sum()                                                                          #高松の降水量の合計の移動平均が1mm以下の回数を数える

data_takamatsu = (df[CITY_NAME[1]].loc[:,["降水量の合計"]].rolling(window).mean() <= 1.0)
data_naha.sum()                                                                               #那覇の降水量の合計の移動平均が1mm以下の回数を数える

data_takamatsu = (df[CITY_NAME[2]].loc[:,["降水量の合計"]].rolling(window).mean() <= 1.0)
data_wakkanai.sum()                                                                           #稚内の降水量の合計の移動平均が1mm以下の回数を数える

rain_amount = {CITY_NAME[0]:data_takamatsu.sum(),CITY_NAME[1]:data_naha.sum(),CITY_NAME[2]:data_wakkanai.sum()} #各場所の雨が降らなかった日の数の辞書

sort(rain_amount)

試したこと

関数は、辞書型の値の型が'numpy.float64'のときは正常に動作したのですが、

data_takamatsu.sum() , data_naha.sum() , data_wakkanai.sum()
のデータ型が'pandas.core.series.Series'となっているから正常に動作していないのだとは分かりました。

型変換で、.astype('float64')を行っても、エラーは表示されました。

また、エラーコードを検索して、内容を調べたのですが、
・条件式の書き方が誤っている　→　条件式は1つしかないので、おそらく関係ない
・真理値の値が曖昧である　→　対策方法が分からない
ということが分かりました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

jupiter notebook , pandasを使用しています。

Answer 1

data_takamatsu = (df[CITY_NAME[0]].loc[:, "降水量の合計"].rolling(window).mean() <= 1.0)

にすればできると思います。(他の都市も同様です)

df[CITY_NAME[0]].loc[:, ["降水量の合計"]]

は列が1つだけのDataFrameで、

df[CITY_NAME[0]].loc[:, "降水量の合計"]

は、Seriesです。
(それらをrolling().mean()してもDataFrameはDataFrame、SeriesはSeriesです)

sum()をとったとき、Sereis.sum()はスカラー値ですが、DataFrame.sum()はSeriesになります。