回答編集履歴
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修正
answer
CHANGED
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@@ -36,7 +36,7 @@
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36
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37
37
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### 原因
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-
敬称を抽出するときに敬称の前に空白が入ってしまっているため、isin() でマッチしなくなっているのが原因です。
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+
敬称を抽出するときに敬称の前に空白が入ってしまっているため、isin() でマッチしなくなっているのが原因です。以下のように修正するといいと思います。
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40
40
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41
41
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```diff
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42
42
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- lambda x: x.split(",")[1].split(".")[0]
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2
修正
answer
CHANGED
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@@ -30,4 +30,53 @@
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30
30
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31
31
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print(train["honorific"].value_counts())
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32
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print(train2["honorific"].value_counts())
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+
```
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+
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## 追記
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### 原因
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+
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+
敬称を抽出するときに敬称の前に空白が入ってしまっているため、isin() でマッチしなくなっているのが原因です。
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+
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+
```diff
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+
- lambda x: x.split(",")[1].split(".")[0]
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+
+ lambda x: x.split(", ")[1].split(". ")[0]
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+
```
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+
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+
質問のコードだと
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+
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+
`Graham, Miss. Margaret Edith`
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+
↓ "," で分割し、後ろを抽出 (x.split(",")[1])
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+
` Miss. Margaret Edith`
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+
↓ "." で分割し、前を抽出 (x.split(",")[1].split(".")[0])
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+
` Miss`
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+
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+
### 修正後のコード全体
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+
```
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+
import pandas as pd
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+
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+
# train.csvはタイタニック提供のデータをそのまま利用しています。
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+
titanic_train = pd.read_csv("train.csv")
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+
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+
only_train_honorific = [
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63
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+
"Capt",
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64
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+
"Don",
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65
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+
"Jonkheer",
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66
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+
"Lady",
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67
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+
"Major",
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68
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+
"Mlle",
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69
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+
"Mme",
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70
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+
"Sir",
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71
|
+
"the Countess",
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+
]
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73
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+
titanic_train["honorific"] = titanic_train["Name"].map(
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+
lambda x: x.split(", ")[1].split(". ")[0]
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+
)
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+
train_omit1 = titanic_train[
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+
~titanic_train["honorific"].isin(only_train_honorific)
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+
].reset_index(drop=True)
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+
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80
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+
print(titanic_train["honorific"].value_counts())
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81
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+
print(train_omit1["honorific"].value_counts())
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33
82
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```
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1
修正
answer
CHANGED
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@@ -1,1 +1,33 @@
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1
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-
`~titanic_train["honorific"].isin(only_train_honorific)` でブール配列の否定をとっているので、only_train_honorific が含まれない行の抽出になっていないでしょうか。
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+
`~titanic_train["honorific"].isin(only_train_honorific)` でブール配列の否定をとっているので、only_train_honorific が含まれない行の抽出になっていないでしょうか。
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+
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## 追記
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+
Kaggle の titanic データセットだと思いますが、表題の現象は再現しません。
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+
指定した敬称を含む行は質問のコードで意図通り除かれていると思います。
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+
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+
```python
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+
import pandas as pd
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+
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+
train = pd.read_csv(
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+
"https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv"
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+
)
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+
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+
exclude_cols = [
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+
"Capt",
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+
"Don",
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+
"Jonkheer",
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+
"Lady",
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+
"Major",
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21
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+
"Mlle",
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22
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+
"Mme",
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+
"Sir",
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+
"the Countess",
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25
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+
]
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+
train["honorific"] = train["Name"].map(lambda x: x.split(", ")[1].split(". ")[0])
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+
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+
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+
train2 = train[~train["honorific"].isin(exclude_cols)].reset_index(drop=True)
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+
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+
print(train["honorific"].value_counts())
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+
print(train2["honorific"].value_counts())
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+
```
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