titanicデータの16歳未満の性別を「子供」に設定する

Question

Python初心者です。
Pandasで、titanicデータの前処理をしています。

"Age"が16歳未満の"Sex"を「Children」に変えたいです。
（16歳未満は男性・女性関係なく子供として扱いたいため）

下記for 文を試しましたが、エラーが出ていますが何がだめなのかわからず困っています。
（ここではデータフレームの名前をdfとしています）

for i in df:
    if df["Age"]<16:
        df["Sex"]="Children"

エラー文は、
The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

となっています。

初歩的な質問ですみません。よろしくお願いいたします。

Answer 1

maskを使います。

>>> print(df)
  name  age     Sex
0    A   25    male
1    B   13    male
2    C   18  female
>>> df['Sex'] = df['Sex'].mask(df['age']<16, 'Children')
>>> print(df)
  name  age       Sex
0    A   25      male
1    B   13  Children
2    C   18    female

Comments

[takapppp]

ppaul様
早速のご回答有難うございました。無事実行ができました。
mask関数は初めて知りました。とても便利ですので使い慣れたいと思います。

Answer 2

別解として(loc() を使用)。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('titanic.csv')
# 16歳未満の人数
>>> (df['Age'] < 16).sum()
83
# 性別
>>> df['Sex'].unique()
array(['male', 'female'], dtype=object)

# 置換
>>> df.loc[df['Age'] < 16, 'Sex'] = 'Children'

# 確認
>>> df['Sex'].unique()
array(['male', 'female', 'Children'], dtype=object)
>>> (df['Sex'] == 'Children').sum()
83