は、私は一般的にこのようになりますサンプルデータフレームを持ってGROUPBYとpd.isnull

Question

を使ってパンダシリーズにカスタム関数を適用する私は思い

Age Class Sex 
0 15.0  1 1 
1 24.0  2 0 
2 13.0  2 0 
3 28.0  2 0 
4 29.0  1 1 
5 NaN  2 1 
6 34.0  1 0 
7 27.0  2 1 

「年齢」シリーズの各NaN値に、「クラス」と「性別」のグループを持つすべてのエントリの中央値を入力します。

df.groupby(['Class', 'Sex'])['Age'].median() 

とget：：私はそうのように、これらの値にアクセスするとき

したがって、たとえば、

Class Sex 
    1  0  34.0 
      1  22.0 
    2  0  24.0 
      1  27.0 

私は自動的に27に現存NaN値を満たす関数を記述したいと思いますそれはClass値が2、Sex値が1のエントリの中央値です。

今私は：

特に、

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

しかし、非常によく似た構文がthis questionとthis oneのための答えで使用されたので、地雷が動作しない理由を私はかなりよく分からない：

df['Age'] = df.groupby(['Class', 'Sex'])['Age'].apply(lambda x: x.median() if pd.isnull(x) else x) 

とは、次のエラーを取得しています後者はlambda関数でisnullメソッドも使用しているので、なぜ私がうまく動作しないのかがわかりませんが、それは問題ありません。

私もそうのようなfillnaメソッドを使用して試してみた：、私は同じ値を取得する他の方法に開いている

ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'Python object' but got 'long long' 

：

df['Age'] = df['Age'].fillna(df.groupby(['Class', 'Sex'])['Age'].median()) 

をしかし、次のエラーメッセージが表示されました別のfor-loopを使用せず、可能な限り簡潔にするために 'Apply'メソッドに渡すことなく、Pandasメソッドに完全に依存するものを好んでいます。

ありがとうございます。

Answer 1

一つのオプションAge列の中央値とnull値を置き換えるためにtransformを使用することです：

df['Age'] = df.groupby(['Class', 'Sex']).Age.transform(lambda col: col.where(col.notnull(), col.median())) 

df 

# Age Class Sex 
#0 15.0 1 1 
#1 24.0 2 0 
#2 13.0 3 0 
#3 28.0 2 0 
#4 29.0 1 1 
#5 27.0 2 1 
#6 34.0 3 0 
#7 27.0 2 1 

はまた代わりにwhereのreplaceメソッドを使用するにも動作します：

df['Age'] = df.groupby(['Class', 'Sex']).Age.transform(lambda col: col.replace(np.nan, col.median()))