日常对pandas DataFrame的处理,往往离不开对DataFrame中的行、列、组进行处理与计算,刚学会Python基础的朋友有可能还停留在傻傻写for loop 或写一堆公式来处理的阶段,掌握lambda、apply、map、groupby的用法可以大大提升写代码的效率,还可以让你的代码简短易懂哦。 下面我们来通过一个模拟用户健康数据来进行实操和讲解...
除了使用 lambda 函数外,我们还可以直接使用算术函数,因为 pandas 是支持的: >>> import pandas as pd >>> data =pd.Series([1, 2, 3, 4]) >>> data.map(lambda x: x + 5) 0 6 1 7 2 8 3 9dtype: int64 >>> data + 5 0 6 1 7 2 8 3 9 dtype: int64 3. 不要将它赋值给变量 ...
tpl = tuple(map(lambdax: x *10, lst)) tpl Output: (10, 20, 30, 40, 50) map() 和 filter() 函数之间的一个重要区别是第一个函数总是返回与原始函数相同长度的迭代。因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的,我们可以在 DataFrame 列...
您必须使用Pandas/NumPy: def func(x, y): x = x.mask(x == 1) r = (1-x)*(y+1)*0.9 return np.floor(r.fillna(y)).astype(int) print(df.apply(lambda x: func(x, df.spec))) # Output: col1 col2 col3 spec ind a 9 -27 -54 -72 b -7 -26 -45 -32 c -8 -18 -29 ...
Python。在 Pandas 数据框中使用 Lambda 函数的 IF 条件df = pd.read_csv('data/eurusd_dukascopy.csv') df.columns = ['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] df['oc'] = df.close - df.opendf['uptail'] = df['oc'].apply(lambda x: (df.high - df.close) if ...
在数据科学领域,很多人使用 pandas 库来处理数据。如下所示,我们可以使用 lambda 函数通过 map() 函数从现有数据中创建新数据。除了使用 lambda 函数外,我们还可以直接使用算术函数,因为 pandas 是支持的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> import pandas as pd >>> data = pd.Series(...
特征工程对于我们在机器学习的建模当中扮演着至关重要的角色,要是这一环节做得好,模型的准确率以及性能就被大大地被提升,今天小编就通过Python当中的lambda函数来对数据集进行一次特征工程的操作,生成一些有用的有价值的特征出来。 导入数据集 那么首先呢,我们先导入数据集,导入Pandas模块 ...
Python 中的 Lambda 函数如何工作 让我们看一个简单的 lambda 函数示例: lambdax: x +1 Output: <function __main__.<lambda>(x)> 上面的 lambda 函数接受一个参数,将其递增 1,然后返回结果 它是以下带有 def 和 return 关键字的普通函数的更简单版本: ...
df['Pass'] = df['Score'].apply(lambda x: 'pass' if x>60 else 'Not pass') 在pandas中,通过apply,map, transform方法,lambda可以直接应用于Series级别的运算。 当使用applymap方法时,lambda可以应用于DataFrame级别的运算。 lamda的优缺点 lambda的优点: ...
importpandasaspd# 创建一个空的DataFramedf=pd.DataFrame()# 向DataFrame中添加数据data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age':[25,30,35,40]}df=pd.DataFrame(data)# 对'Age'列应用Lambda函数df['AgeOver30']=df['Age'].apply(lambdax:'Yes'ifx>30else'No')# 打印结果print(df) ...