在这个函数中,ifstatement将被用于比较检查,因此将ACADEMIC_STANDING_GOOD和ACADEMIC_STANDING_BAD的结果返回给ACADEMIC_STANDING列。 代码: def reduce_cardinality(data): if data != "Good": return "ACADEMIC_STANDING_BAD" else: return "ACADEMIC_STANDING_GOOD" 现在我们将通过实现apply()方法在studentinfoACADEMI...
'.format(year,name,gender,count)data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'],row['name'],row['gender'],row['count']),axis=1) ● 结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式,因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很...
def generate_descriptive_statement(year, name, gender, count):year, count = str(year), str(count)gender = '女性' if gender is 'F' else '男性'return '在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year, name, gender, count)data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['ye...
applymap()是与map()方法相对应的专属于DataFrame对象的方法,类似map()方法传入函数、字典等,传入对应的输出结果,不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素,因此其返回结果的形状与原数据框一致,譬如下面的简单示例,我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理,对其他类型则原样...
gender = '女性'if gender is'F'else'男性' return'在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year, name, gender, count) data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'], row['name'], row['gender'], row['count']), ...
gender = '女性' if gender is 'F' else '男性' return '在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year, name, gender, count) #启动对紧跟着的apply过程的监视 tqdm.pandas(desc='apply') data.progress_apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'], ...
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else "1-10m" if 1000000<x<10000000 else ...) 我检查了一些关于 lambda 函数中的多个 ifs 的帖子,这里是一个示例链接,但出于某种原因,synthax 在多个 ifs 语句中对我不起作用,但它在单个 if 条件下工作。
gender = '女性' if gender is 'F' else '男性' return '在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year, name, gender, count) data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'], row['name'], row['gender'], ...
if l == []: return '' else: return l[0] df.apply(stripper, axis=1) 额外参数 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """can pass extra args and named ones eg..""" def subtract_and_divide(x, sub, divide=1): return (x - sub) / divide 应用函数如下 代码语言:python 代...
gender ='女性'ifgenderis'F'else'男性' return'在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year, name, gender, count) data.apply(lambdarow:generate_descriptive_statement(row['year'], row['name'], row['gender'], row['count']), ...