无法将 lambda 函数应用于数据集答案

【问题标题】：Not able to apply lambda function to a dataset无法将 lambda 函数应用于数据集
【发布时间】：2022-01-21 10:43:57
【问题描述】：

数据集包含一个 Pclass 列，其值为 (1, 2, 3) 和 Age。Age 列有一些空值。我想用不同班级的人的中位年龄替换那些空值。一等人的平均年龄是37岁，二等人是29岁，三等人是24岁。

所以这是我想要做的代码：

def fill_age(x):
    if pd.isna(x['Age']) and x['Pclass'] == 1:
        return 37
    elif pd.isna(x['Age']) and x['Pclass'] == 2:
        return 29
    elif pd.isna(x['Age']) and x['pclass'] == 3:
        return 24
    else:
        return x['Age']


df['Age'] = df.apply(fill_age)

但这是我得到的错误：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-126-7375a6b3c119> in <module>
----> 1 df['Age'] = df.apply(fill_age)

KeyError: 'Age'

请让我知道我做错了什么。提前谢谢你。

【问题讨论】：

提示：当fill_age 在内部被df.apply 调用时，你期望什么会被传递为x？ df.apply 的文档对此有何评论？您希望它是数据框的一行还是一列？文档如何说你应该指定这个？

标签： python pandas dataframe if-statement lambda

【解决方案1】：

根据axis=1 使用DataFrame.apply：

df['Age'] = df.apply(fill_age, axis=1)

对于矢量化（更快）替代使用 Series.fillna 并通过字典映射 Series.map：

df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Pclass'].map({1:37,2:29,3:24}))

【讨论】：