【发布时间】：2019-10-24 17:27:07
【问题描述】：
我正在研究 Kaggle 的泰坦尼克号案，浏览以下网站： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/09/data-munging-python-using-pandas-baby-steps-python/
我对函数“def fage[x]”如何将“数据透视表”转换为“系列”作为最终输出感到困惑。我是机器学习的新手，希望在这方面更加努力。非常感谢！
table = df.pivot_table(values='Age', index=['New_Salutation'], columns=['Pclass', 'Sex'], aggfunc=np.median)
# Define function to return value of this pivot_table
def fage(x):
return table[x['Pclass']][x['Sex']][x['New_Salutation']]
# Replace missing values
df['Age'].fillna(df[df['Age'].isnull()].apply(fage, axis=1), inplace=True)
输出是： 带有值的单个“系列”
【问题讨论】：
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话虽如此，如果您可以添加一些示例数据，以便我们可以从头到尾成功运行该代码 sn-p，那么也许有人会回答您的问题。了解如何创建minimal reproducible example。就目前而言，重现工作量很大，一般来说，像“这有什么作用”这样的广泛问题并不是最好的 Stack Overflow 问题。
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@ALollz 我同意链选择看起来很糟糕，但我也会在外面定义表格，因为用作逐行应用的函数不能有多个参数。这是真的还是有其他选择？
标签： python pandas dataframe pivot-table apply