df=pd.DataFrame({"Age":[11,12,14,15,np.NaN,np.NaN],"Class":[10,11,10,11,9,9]})
df
def impute_age(cols):
Age = cols[0]
Class = cols[1]
if np.isnan(Age):
if Class == 10:
return 11
elif Class == 11:
return 12
else:
return 9
else:
return Age
df.apply(impute_age,axis=1)
在此impute_age函数中，它将第一行称为cols [0]，但是如果我们使用cols [0]在函数外部调用数据框的列，则由于必须指定列名，它将显示错误。为什么？
如果选中print(cols)它，则返回DataFrame的每一行，例如Series，因此如果要按位置选择，请使用iat：
def impute_age(cols):
print (cols)
Age = cols.iat[0]
Class = cols.iat[1]
if np.isnan(Age):
if Class == 10:
return 11
elif Class == 11:
return 12
else:
return 9
else:
return Age
或按列名选择：
def impute_age(cols):
print (cols)
Age = cols['Age']
Class = cols['Class']
if np.isnan(Age):
if Class == 10:
return 11
elif Class == 11:
return 12
else:
return 9
else:
return Age
df = df.apply(impute_age,axis=1)
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