我有一个这样的数据框：
input_df = pd.DataFrame({"sex": ["M", "F", "F", "M", "M"], "Class": [1, 2, 2, 1, 1], "Age":[40, 30, 30, 50, NaN]})
我想要做的是根据性别和类别列估算年龄的缺失值。我试过用一个函数来做，conditional_impute。该函数所做的是获取一个数据框和一个条件，然后使用它根据性别和类别分组来估算年龄。但需要注意的是，条件可以是平均值或中值，如果不是这两者中的任何一个，函数必须引发错误。所以我这样做了：
### START FUNCTION
def conditional_impute(input_df, choice='median'):
my_df = input_df.copy()
# if choice is not median or mean, raise valueerror
if choice == "mean" or choice == "median":
my_df['Age'] = my_df['Age'].fillna(my_df.groupby(["Sex","Pclass"])['Age'].transform(choice))
else:
raise ValueError()
# round the values in Age colum
my_df['Age'] = round(my_df['Age'], 1)
return my_df
### END FUNCTION
但是当我调用它时出现错误。
conditional_impute(train_df, choice='mean')
我可能做错了什么？我真的无法解决这个问题。
如果您提供正确的输入，它的输出就很好...
# Fixed input to match function:
df = pd.DataFrame({"Sex": ["M", "F", "F", "M", "M"], "Pclass": [1, 2, 2, 1, 1], "Age":[40, 30, 30, 50, np.nan]})
def conditional_impute(input_df, choice='median'):
my_df = input_df.copy()
# if choice is not median or mean, raise valueerror
if choice == "mean" or choice == "median":
my_df['Age'] = my_df['Age'].fillna(my_df.groupby(["Sex","Pclass"])['Age'].transform(choice))
else:
raise ValueError()
# round the values in Age colum
my_df['Age'] = round(my_df['Age'], 1)
return my_df
conditional_impute(df, choice='mean')
输出：
Sex Pclass Age
0 M 1 40.0
1 F 2 30.0
2 F 2 30.0
3 M 1 50.0
4 M 1 45.0
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