Telegram Group & Telegram Channel
🐼 Pandas-задача с подвохом: “Почему ничего не работает?”

📘 Условие

Дано: DataFrame df:


import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'score': [100, 90, np.nan, 85, 75, 95]
})


Ты хочешь:

1) Для каждого пользователя найти средний score,
2) Заполнить пропущенные значения score средним по этому пользователю.

Ты пишешь код:


df['score_filled'] = df.groupby('user_id')['score'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))


Ожидаешь, что пропущенное значение будет заменено на `85.0`.
Но вместо этого… возникает ошибка или неверный результат.

Вопрос:

1) Почему этот код не работает как ты ожидаешь?
2) Какое поведение apply() вызывает подвох?
3) Как правильно решить задачу?

---

Разбор:

💥 Проблема в `.apply()` + присваивание по индексу

Функция `groupby().apply()` возвращает **объединённый результат с вложенным индексом**, который **не совпадает с индексом исходного DataFrame**.

Пример:

```python
df.groupby('user_id')['score'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))
```

→ возвращает Series с уровнем индекса: `(user_id, original_index)`,
а `df['score_filled'] = ...` ожидает индекс, совпадающий с `df.index`.

📌 Результат: pandas либо выбрасывает `ValueError`, либо вставляет неправильные значения.

Правильные способы

Способ 1: использовать `transform` (индекс сохраняется!):

```python
df['score_filled'] = df['score'].fillna(
df.groupby('user_id')['score'].transform('mean')
)
```

Способ 2: в два шага:

```python
user_means = df.groupby('user_id')['score'].transform('mean')
df['score_filled'] = df['score']
df.loc[df['score'].isna(), 'score_filled'] = user_means
```

🎯 Так `NaN` будет корректно заполнен значением `85.0`.

⚠️ Подвох

• `groupby().apply()` не гарантирует совпадение индексов
• `transform()` — безопаснее, если хочешь сохранить структуру
• Даже опытные часто используют `apply` “по привычке” и попадают в ловушку
• Такие ошибки не всегда приводят к crash — они хуже: создают **тихие баги**



Хочешь сделать вторую часть , ставь 👍



group-telegram.com/data_analysis_ml/3555
Create:
Last Update:

🐼 Pandas-задача с подвохом: “Почему ничего не работает?”

📘 Условие

Дано: DataFrame df:


import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'score': [100, 90, np.nan, 85, 75, 95]
})


Ты хочешь:

1) Для каждого пользователя найти средний score,
2) Заполнить пропущенные значения score средним по этому пользователю.

Ты пишешь код:


df['score_filled'] = df.groupby('user_id')['score'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))


Ожидаешь, что пропущенное значение будет заменено на `85.0`.
Но вместо этого… возникает ошибка или неверный результат.

Вопрос:

1) Почему этот код не работает как ты ожидаешь?
2) Какое поведение apply() вызывает подвох?
3) Как правильно решить задачу?

---

Разбор:

💥 Проблема в `.apply()` + присваивание по индексу

Функция `groupby().apply()` возвращает **объединённый результат с вложенным индексом**, который **не совпадает с индексом исходного DataFrame**.

Пример:

```python
df.groupby('user_id')['score'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))
```

→ возвращает Series с уровнем индекса: `(user_id, original_index)`,
а `df['score_filled'] = ...` ожидает индекс, совпадающий с `df.index`.

📌 Результат: pandas либо выбрасывает `ValueError`, либо вставляет неправильные значения.

Правильные способы

Способ 1: использовать `transform` (индекс сохраняется!):

```python
df['score_filled'] = df['score'].fillna(
df.groupby('user_id')['score'].transform('mean')
)
```

Способ 2: в два шага:

```python
user_means = df.groupby('user_id')['score'].transform('mean')
df['score_filled'] = df['score']
df.loc[df['score'].isna(), 'score_filled'] = user_means
```

🎯 Так `NaN` будет корректно заполнен значением `85.0`.

⚠️ Подвох

• `groupby().apply()` не гарантирует совпадение индексов
• `transform()` — безопаснее, если хочешь сохранить структуру
• Даже опытные часто используют `apply` “по привычке” и попадают в ловушку
• Такие ошибки не всегда приводят к crash — они хуже: создают **тихие баги**



Хочешь сделать вторую часть , ставь 👍

BY Анализ данных (Data analysis)


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/data_analysis_ml/3555

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Ukrainian President Volodymyr Zelensky said in a video message on Tuesday that Ukrainian forces "destroy the invaders wherever we can." In February 2014, the Ukrainian people ousted pro-Russian president Viktor Yanukovych, prompting Russia to invade and annex the Crimean peninsula. By the start of April, Pavel Durov had given his notice, with TechCrunch saying at the time that the CEO had resisted pressure to suppress pages criticizing the Russian government. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. In the United States, Telegram's lower public profile has helped it mostly avoid high level scrutiny from Congress, but it has not gone unnoticed. After fleeing Russia, the brothers founded Telegram as a way to communicate outside the Kremlin's orbit. They now run it from Dubai, and Pavel Durov says it has more than 500 million monthly active users.
from us


Telegram Анализ данных (Data analysis)
FROM American