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文檔簡介
第pandas中關(guān)于apply+lambda的應(yīng)用apply(func[,args[,kwargs]])函數(shù)用于當(dāng)函數(shù)參數(shù)已經(jīng)存在于一個(gè)元組或字典中時(shí),間接地調(diào)用函數(shù)。args是一個(gè)包含將要提供給函數(shù)的按位置傳遞的參數(shù)的元組。如果省略了args,任何參數(shù)都不會被傳遞,kwargs是一個(gè)包含關(guān)鍵字參數(shù)的字典。簡單說apply()的返回值就是func()的返回值,apply()的元素參數(shù)是有序的,元素的順序必須和func()形式參數(shù)的順序一致,與map的區(qū)別是前者針對column,后者針對元素
lambda是匿名函數(shù),即不再使用def的形式,可以簡化腳本,使結(jié)構(gòu)不冗余何簡潔
a=
lambdax
:x+1
a(10)
11
兩者結(jié)合可以做很多很多事情,比如split在series里很多功能不可用,而index就可以做
比如有一串?dāng)?shù)據(jù)如下,要切分為總數(shù),正確數(shù),正確率,則可這樣做
96%(1368608/1412722)
97%(1389916/1427922)
97%(1338695/1373803)
96%(1691941/1745196)
95%(1878802/1971608)
97%(944218/968845)
96%(1294939/1336576)
importpandasaspd
#先生成一個(gè)dataframe
d={"col1":["96%(1368608/1412722)",
"97%(1389916/1427922)",
"97%(1338695/1373803)",
"96%(1691941/1745196)",
"95%(1878802/1971608)",
"97%(944218/968845)",
"96%(1294939/1336576)"]}
df1=pd.DataFrame(d)
#切分原文中識別率總數(shù),采用apply+匿名函數(shù)
#lambda函數(shù)的意思是選取x的序列值,比如x[6:9]
#index函數(shù)的意思是把當(dāng)前字符位置轉(zhuǎn)變?yōu)樗谖恢玫奈粩?shù)
#-1是最后一位
df1['正確數(shù)']=df1.iloc[:,0].apply(lambdax:x[x.index('(')+1:x.index('/')])
df1['總數(shù)']=df1.iloc[:,0].apply(lambdax:x[x.index('/')+1:-1])
df1['正確率']=df1.iloc[:,0].apply(lambdax:x[:x.index('(')])
df1
由一組dataframe數(shù)據(jù),包括有數(shù)值型的三列氣象要素,由這三列通過公式計(jì)算人體舒適指數(shù)
應(yīng)用到的人體舒適指數(shù)計(jì)算公式:
importpandasaspd
importnumpyasnp
importmath
path='D:\\data\\57582.csv'#文件路徑
data=pd.read_csv(path,index_col=0,encoding='gbk')#讀取數(shù)據(jù)有中文時(shí)用gbk解碼
#定義舒適指數(shù)公式函數(shù),結(jié)果保留1位小數(shù)
defget_CHB(T,RH,S):
returnround(1.8*T-0.55*(1.8*T-26)*(1-RH/100)-3.2*math.sqrt(S)+32,1)
#增加一列CHB并計(jì)算數(shù)據(jù)后賦值
data['舒適指數(shù)']=data.apply(lambdax:get_CHB(x['平均氣溫'],x['平均相對濕度'],x['2M風(fēng)速']),axis=1)
#打印結(jié)果
print(data)
#保存結(jié)果
data.to_csv('D:\\CHB.csv',encoding='gbk')
代碼中使用了apply和lambda的組合,傳入的參數(shù)x為整個(gè)data數(shù)據(jù),在函數(shù)中引入的參數(shù)則是x[平均氣溫],x[平均相對濕度],x[2M風(fēng)速],與自定義的函數(shù)get_CHB對應(yīng)。最后需使用axis=1來指定是對列進(jìn)行運(yùn)算。
結(jié)果如圖所示:
到
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