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pandas で df.apply() 関数を使用しようとしていますが、次のエラーが発生します。関数は、「しきい値」未満の場合、すべてのエントリを 0 に変換しようとしています

from pandas import * 
import numpy as np
def discardValueLessThan(x, threshold):
    if x < threshold : return 0
    else: return x

df = DataFrame(np.random.randn(8, 3), columns=['A', 'B', 'C'])

>>> df
          A         B         C
0 -1.389871  1.362458  1.531723
1 -1.200067 -1.114360 -0.020958
2 -0.064653  0.426051  1.856164
3  1.103067  0.194196  0.077709
4  2.675069 -0.848347  0.152521
5 -0.773200 -0.712175 -0.022908
6 -0.796237  0.016256  0.390068
7 -0.413894  0.190118 -0.521194

df.apply(discardValueLessThan, 0.1)

>>> df.apply(discardValueLessThan, 0.1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.3/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.8.1-py2.7-macosx-10.5-x86_64.egg/pandas/core/frame.py", line 3576, in apply
    return self._apply_standard(f, axis)
  File "/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/7.3/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.8.1-py2.7-macosx-10.5-x86_64.egg/pandas/core/frame.py", line 3637, in _apply_standard
    e.args = e.args + ('occurred at index %s' % str(k),)
UnboundLocalError: local variable 'k' referenced before assignment
4

2 に答える 2

2

エラー メッセージはバグのように見えますがpandas、他に 2 つの問題があると思います。

まず、名前付きパラメーターを指定するか、 を使用argsして追加の引数を に渡す必要があると思いますapply。2 番目の引数は、おそらく軸として解釈されています。しかし、あなたが使用する場合

df.apply(discardValueLessThan, args=(0.1,))

また

df.apply(discardValueLessThan, threshold=0.1)

それからあなたは得るでしょう

ValueError: ('The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()', 'occurred at index A')

apply要素ごとに作用しないため、 Series オブジェクト全体に作用します。他のアプローチにはapplymap、ブール値インデックスの使用が含まれます。つまり、

In [47]: df = DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=['A', 'B', 'C'])

In [48]: df
Out[48]: 
          A         B         C
0 -0.135336 -0.274687  1.480949
1 -1.079800 -0.618610 -0.321235
2 -0.610420 -0.422112  0.102703

In [49]: df1 = df.applymap(lambda x: discardValueLessThan(x, 0.1))

In [50]: df1
Out[50]: 
   A  B         C
0  0  0  1.480949
1  0  0  0.000000
2  0  0  0.102703

または単に

In [51]: df[df < 0.1] = 0

In [52]: df
Out[52]: 
   A  B         C
0  0  0  1.480949
1  0  0  0.000000
2  0  0  0.102703
于 2012-09-26T19:24:56.187 に答える
0

次のように呼び出す必要があります。

df.apply(discardValueLessThan, args=(0.1,))

あなたがやっている方法では、0.1は引数としてdiscardValueLessThanに渡されません。

于 2012-09-26T19:19:38.683 に答える