Question

我创建了一个用Python中的knn替换缺失值的函数，以下是我的函数：

def missing_variables_knn(x):
    test = data[data[x].isnull()]
    train = data[data[x].isnull()==False] 
    X_train = train.loc[:, ['ApplicantIncome', 'CoapplicantIncome', 'LoanAmount', 'Loan_Amount_Term']]
    Y_train = train[x]
    X_test = test.loc[:, ['ApplicantIncome', 'CoapplicantIncome', 'LoanAmount', 'Loan_Amount_Term']]
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
    knn.fit(X_train, Y_train)
    pred = knn.predict(X_test)
    pred = pd.Series(pred)
    data[x].fillna(pred)

当我使用missing_variables_knn('Gender')时，出现错误：

系列的真值是模棱两可的。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

Answer 1

库需要一个始终为true的值。使用您的功能，您不能保证始终返回true。这就是为什么大熊猫将其解释为含糊不清的原因。

你应该做的是使用.filter（）等其他功能。这里有一个相关的帖子：https://stackoverflow.com/questions/36921951/truth-value-of-a-series-is-ambiguous-use-a-empty-a-bool-a-item-a-any- o / 36922103

最安全的是错误在这里：train = data [data [x] .isnull（）== False]

用系列替换Pandas数据框中的空值

1 个答案: