TypeError:groupby和应用函数时，一元数~：“float”的操作数类型错误

Question

我在使用groupby和函数删除异常值时遇到一个TypeError：

def is_outlier(s):
    lower_limit = s.median() - (s.std() * 3)
    upper_limit = s.median() + (s.std() * 3)
    return ~s.between(lower_limit, upper_limit)
df1 = df[~df.groupby('objectName')['price'].apply(is_outlier)]

print(df1)

我已经用：df=df[np.isfinite（df['price']）]]过滤了price列中的NaN行，我应该怎么做才能使它正确返回？提前谢谢你的帮助。

  File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1143, in __invert__
    arr = operator.inv(com._values_from_object(self))

TypeError: bad operand type for unary ~: 'float'

这就是我通过df['price']得到的。descripe（），似乎很正常。

count    10755.000000
mean         7.135314
std          3.844756
min          1.000000
25%          4.700000
50%          6.000000
75%          8.500000
max         49.000000

相关参考资料：

一元的操作数类型错误

一元的操作数类型错误

Answer 1

我认为std对于长度1的组，返回NaNs，因此使用fillna：

def is_outlier(s):
    lower_limit = s.median() - (s.std() * 3)
    upper_limit = s.median() + (s.std() * 3)
    return s.between(lower_limit, upper_limit)

df1 = df[~df.groupby('objectName')['price'].apply(is_outlier).fillna(True)]