我正在编写一个智能应用程序，它基于UCI机器学习存储库的避孕法选择数据集引用Dua，D.和Graff，C (2019)的数据，确定在一段关系中哪些因素导致0个孩子。我在使用pandas应用函数编写lambda表达式时遇到了问题。 我不确定该尝试什么。create_bin_label(data)所做的就是返回如下所示的错误(尽管我认为重要的部分是某个字符串正试图被处理为一个整数，但我不确定这是在哪里发生的) Traceback (most recent\
浏览 7提问于2019-04-02得票数 0
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我想在熊猫raw=True函数中实验apply选项，如Gorelick和Ozsvald在高性能Python中的第155页所示。但是，Python显然是将raw=True视为我正在应用的函数的参数，而不是.apply函数本身的参数！这是一辆MWE：df.loc[0] = (1,
浏览 1提问于2022-08-18得票数 0
我有一个包含时间戳信息的'Datetime‘列的pandas数据框，我想从'Datetime’列中提取小时信息并将其添加到数据框的小时列中。我感到困惑，因为如果我编写不带大括号的lambda函数，我的代码就能正常工作 df['Datetime'].apply(lambda x: x.hour) 但是，当我尝试使用以下代码时 df['Datetime'].apply(l
浏览 16提问于2020-12-12得票数 0
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表达式X>>Y表示lambda表达式lambdaX.Y。代码消除了lambda，并给出了S、K和I上的组合表达式： convert([X]>>Y,S), convert([X]>>Z,T).
convert([_]>>Y,apply('
浏览 0提问于2011-01-21得票数 3
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我正在学习Python，我试图理解apply()方法在Pandas数据帧中是如何工作的。作为练习，我想使用一行代码对Pandas dataframe的元素应用str.upper()方法，前提是这些元素是字符串。我想将lambda条件表达式与apply结合使用，但问题是，当apply调用Pandas dataframe时，dataframe --如果我理解得很好的话--返回一个要应用
浏览 5提问于2017-01-22得票数 7
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在使用lambda表达式(如java.util.function.Function)时，我会收到一个警告“重写new Vector<String>().stream().map(String::toString);中的方法”，但据我所知，这只是普通的lambda用法。如何在不删除合法覆盖警告的情况下消除此警告？
我使用intelliJ IDEA 2016.1.3，在Arch上Gnome上使用</e
浏览 1提问于2016-06-20得票数 18
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sales_data=pandas.read_excel(r'Sample Sales Data.xlsx') 我可以使用str.extract/lambda函数从其他列中提取子字符串。按照other StackOverflow questions中的建议，我尝试使用 sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.str.slice()) 我收到一个错误</
浏览 128提问于2021-09-29得票数 1
我想知道如何在Pandas中将for循环转换为.apply()方法。我试图迭代一个数据帧(df1)的一列，并从第二个数据帧(df2)的子集返回匹配项。我有一个进行匹配的函数( matching )，还有一个从过滤器中选择正确子集的函数( df2 )。我想知道是否可以使用Pandas的.apply()方法来调用这两个函数。我已经弄清楚了如何作为一个for循环(见下文)来做这件事，似乎我可以通过首先创建一个完整的函数(见
浏览 13提问于2019-11-09得票数 0
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我试图使用以下代码将函数应用于H2O框架的特定列中的每一行，但会出现错误。df["decision"] = df["resp_cd"].apply(lambda x:1 if x in ["00", 01", "11] else 0, axis=1)在H2O中是否还有其他方式来使用用户定义的函数如何在apply</em
浏览 0提问于2018-02-23得票数 0
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假设df是一个完全由浮点数组成的Pandas。
df[df < 0] = 0df.apply(f)df.apply(lambda x: max(x, 0))df.apply(lam
浏览 0提问于2017-04-12得票数 2
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Python/pandas初学者在这里。如您所见，该系列的数据类型是一个对象。我们的目标是希望将本系列中的每一行转换为实数列表，并将数字转换为整数，但由于数据类型以及['和']的原因，这是不可能实现的。每行的可变长度使得不能使用某些函数。我使用了df['NUMPOINTS'] = df.NUMPOINTS.apply(lambda x: x[2:-2].split(&
浏览 0提问于2021-05-27得票数 0
['03-21-2019'] pd.to_datetime(_libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
这是错误的类型，我无法理解为什么只有lambda表达式的一部分被评估(即字符串到熊猫-时间戳)，而不是最后一部分(即熊猫-时间戳到日期如果我也显
浏览 10提问于2019-10-28得票数 6
事实证明，问题是DataFrame列中的字符串列表包含None元素，而这正是错误的来源。请参阅我为修复此问题所使用的代码添加的答案。第二种编辑: jezrael更新了他的答案，使之符合我所做的事情，但在lambda表达式中更简洁。我有一个DataFrame，其中我选择了一个列，在该列上我调用了apply，我向该列提供了lambda表达式的参数，该表达式是一个if语句。据我所知，在这一点上，列被视为一个系列。相关守则：
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
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我有一个数据，如Easting和Northing。我只想减少大量的数字，只需把它移下来。我试着用Unittest测试它import unittestfrom pandas</em
浏览 1提问于2014-03-05得票数 0
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我想使用.apply方法在pandas中创建一个新列，在该方法中我可以传递一个自定义函数 df["newcol"] = df["oldcol"].apply(lambda x: x + 1)df["newcol"] = df.apply(lambda row: row["oldcol"]+1) 如何在hy
浏览 15提问于2020-11-06得票数 0
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我有这样的数据，没有z1，我需要的是向DataFrame添加一列，因此它将添加列z1并表示值，如示例中所示，它应该做的是在相同开始日期的前1天均匀移动z值。data = pd.read_csv("....")data["Z"] = data[[
"Start",
浏览 3提问于2016-07-19得票数 3
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将函数应用于的所有列。
、、、、
我知道如何将函数应用于Pandas-DataFrame.中的所有列然而，我还没有弄清楚如何在使用Polars-DataFrame.时实现这一点。df_pd_new = df_pd.apply(np.log2) # ... using
浏览 3提问于2021-06-04得票数 4
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在pandas中，我使用下面的典型模式将矢量化函数应用于df并返回多个值。只有当所述函数从单个任务中产生多个独立输出时，这才是真正必要的。(lambda x: myfunc(x['val1'], x['val2']), axis=1))
目前，我编写了一个单独的函数来对pandas df进行分块，并使用多处理来提高效率，但我希望使用dask继续这个例子，下面是
浏览 2提问于2017-01-19得票数 8
我开始确定在应用于pandas DataFrame时，lambda表达式是比命名函数慢还是快，并不期望找到实质性的区别。令我惊讶的是，在下面的示例中，lambda方法的速度要慢得多。如果有，原因何在？import pandas as pdimport cmath
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(100000,3+ cmath.sqrt(di
浏览 42提问于2021-02-25得票数 1
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stopwordsfrom nltk.stem import WordNetLemmatizerdf['text'].apply(lambda x: remove_stopwords(x))
df['text'].apply(lambda x: word
浏览 3提问于2020-06-22得票数 2
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