Hướng dẫn how do you pass a column to a function in python? - làm thế nào để bạn chuyển một cột cho một hàm trong python?

Question

Vì vậy, tôi có một lượng lớn các cột trong khung dữ liệu gấu trúc và tôi cần vượt qua các nhóm của chúng thông qua một chức năng. Hàm lớn nhưng tôi sẽ tạo một ví dụ dưới đây. Tôi không chắc chắn làm thế nào để chuyển tham chiếu của df.varname cho chức năng mà không gặp vấn đề về biến không được xác định. Khi tôi thử một chức năng như:

Nội dung chính Show

8.1. Áp dụng chức năng cho một cột#Applying a Function to a Column#
8.1.1. ________ 28#def bianco2(df, varX, varT): stdX = np.std(df[varX]) stdT = np.std(df[varT]) newVar = stdX + stdT return newVar print bianco2(df,'Customer','Policy') 8#
8.1.1. ________ 28#Functions as Values#
8.1.3. Ví dụ: Dự đoán#Example: Prediction#
Làm cách nào để áp dụng một hàm cho một cột của một khung dữ liệu trong Python?
Làm thế nào để bạn gọi một cột trong một hàm?
Làm cách nào để vượt qua một cột cụ thể trong gấu trúc?
Tôi có thể chuyển một dataFrame cho một chức năng trong Python không?

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df.varX)
    stdT = np.std(df.varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

Tôi nhận được lỗi mà VARX không được xác định. Vì vậy, tôi đã viết chức năng nơi tôi sẽ vượt qua toàn bộ cụm từ:

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

Trong đó "varx = df.varx".

Điều này đã hoạt động nhưng không thực tế cho một số lượng lớn các biến vì tôi vẫn phải cập nhật thủ công từng VARX và VART. Vì vậy, tôi đã thử tạo một danh sách các biến trong định dạng df.varx và sau đó sử dụng một vòng lặp để vượt qua danh sách các biến. Vấn đề là Python coi đó là một chuỗi và không phải là một tài liệu tham khảo. Tôi đã xem xét sử dụng functools.partial nhưng không thành công.

Bất kỳ ý tưởng nào về cách viết điều này theo định dạng đơn giản và có thể chuyển các cột gấu trúc cho một chức năng?

Đã hỏi ngày 22 tháng 2 năm 2017 lúc 21:13Feb 22, 2017 at 21:13

1

Bạn có thể muốn thử cái này?

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

đầu vào

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

đầu ra

  2095.39309492

Đã trả lời ngày 22 tháng 2 năm 2017 lúc 21:20Feb 22, 2017 at 21:20

ShijoshijoShijo

8.7332 Huy hiệu vàng17 Huy hiệu bạc 30 Huy hiệu Đồng2 gold badges17 silver badges30 bronze badges

1

8.1. Áp dụng chức năng cho một cột#Applying a Function to a Column#

Chúng tôi đã thấy nhiều ví dụ về việc tạo các cột mới của bảng bằng cách áp dụng các chức năng cho các cột hiện có hoặc cho các mảng khác. Tất cả các chức năng đó đã lấy các mảng làm đối số của họ. Nhưng thường thì chúng tôi sẽ muốn chuyển đổi các mục trong một cột bằng một hàm không lấy một mảng làm đối số của nó. Ví dụ, nó có thể chỉ mất một số làm đối số của nó, như trong hàm

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1 được xác định dưới đây.

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

Hàm

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1 chỉ đơn giản là trả về đối số của nó nếu đối số nhỏ hơn hoặc bằng 100. Nhưng nếu đối số lớn hơn 100, nó sẽ trả về 100.

Trong các ví dụ trước đây của chúng tôi bằng cách sử dụng dữ liệu điều tra dân số, chúng tôi đã thấy rằng biến

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

3 có giá trị 100 có nghĩa là 100 tuổi trở lên. Cắt giảm độ tuổi ở mức 100 theo cách này chính xác là những gì

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1 làm.

Để sử dụng chức năng này ở nhiều độ tuổi cùng một lúc, chúng ta sẽ phải có khả năng tham khảo chính chức năng mà không thực sự gọi nó. Tương tự, chúng tôi có thể hiển thị một công thức bánh cho một đầu bếp và yêu cầu cô ấy sử dụng nó để nướng 6 chiếc bánh. Trong kịch bản đó, chúng tôi không sử dụng công thức để tự nướng bất kỳ loại bánh nào; Vai trò của chúng tôi chỉ đơn thuần là giới thiệu đầu bếp đến công thức. Tương tự, chúng ta có thể yêu cầu một bảng gọi

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1 trên 6 số khác nhau trong một cột.

Đầu tiên, chúng tôi tạo bảng

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

6 với một cột cho mọi người và một cho độ tuổi của họ. Ví dụ, người

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

7 là 52 tuổi.

ages = Table().with_columns(
    'Person', make_array('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'),
    'Age', make_array(17, 117, 52, 100, 6, 101)
)
ages

Người	Tuổi tác
Một	17
B	117
C	52
D	100
E	6
F	101

8.1.1. ________ 28#def bianco2(df, varX, varT): stdX = np.std(df[varX]) stdT = np.std(df[varT]) newVar = stdX + stdT return newVar print bianco2(df,'Customer','Policy') 8#

Để cắt đứt từng độ tuổi ở mức 100, chúng tôi sẽ sử dụng một phương pháp bảng mới. Phương thức

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

8 gọi một hàm trên mỗi phần tử của một cột, tạo thành một mảng giá trị trả về mới. Để chỉ ra chức năng nào để gọi, chỉ cần đặt tên cho nó (không có dấu ngoặc kép hoặc dấu ngoặc đơn). Tên của cột của các giá trị đầu vào là một chuỗi vẫn phải xuất hiện trong các dấu ngoặc kép.

ages.apply(cut_off_at_100, 'Age')

array([ 17, 100,  52, 100,   6, 100])

Những gì chúng tôi đã làm ở đây là

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

8 Hàm

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1 cho mỗi giá trị trong cột

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

2 của bảng

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

6. Đầu ra là mảng của các giá trị trả về tương ứng của hàm. Ví dụ, 17 ở lại 17, 117 trở thành 100, 52 ở lại 52, v.v.

Mảng này, có cùng chiều dài với cột

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

2 ban đầu của bảng

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

6, có thể được sử dụng làm giá trị trong một cột mới được gọi là

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

6 cùng với các cột

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

7 và

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

2 hiện có.

ages.with_column(
    'Cut Off Age', ages.apply(cut_off_at_100, 'Age')
)

Người	Tuổi tác	Một
Một	17	17
B	117	100
C	52	52
D	100	100
E	6	6
F	101	100

8.1.1. ________ 28#Functions as Values#

Để cắt đứt từng độ tuổi ở mức 100, chúng tôi sẽ sử dụng một phương pháp bảng mới. Phương thức

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

8 gọi một hàm trên mỗi phần tử của một cột, tạo thành một mảng giá trị trả về mới. Để chỉ ra chức năng nào để gọi, chỉ cần đặt tên cho nó (không có dấu ngoặc kép hoặc dấu ngoặc đơn). Tên của cột của các giá trị đầu vào là một chuỗi vẫn phải xuất hiện trong các dấu ngoặc kép.

Những gì chúng tôi đã làm ở đây là

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

8 Hàm

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1 cho mỗi giá trị trong cột

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

2 của bảng

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

6. Đầu ra là mảng của các giá trị trả về tương ứng của hàm. Ví dụ, 17 ở lại 17, 117 trở thành 100, 52 ở lại 52, v.v.

Mảng này, có cùng chiều dài với cột

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

2 ban đầu của bảng

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

6, có thể được sử dụng làm giá trị trong một cột mới được gọi là

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

6 cùng với các cột

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

7 và

   Policy  Customer  Employee CoveredDate   LapseDate
0     123      1234      1234  2011-06-01  2013-01-01
1     124      1234      1234  2016-01-01  2013-01-01
2     124      5678      5555  2014-01-01  2013-01-01

2 hiện có.

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

0

Cắt giảm tuổi

Giống như chúng ta có thể xác định tên mới cho các giá trị khác, chúng ta có thể xác định tên mới cho các hàm. Ví dụ: giả sử chúng ta muốn đề cập đến chức năng của chúng ta là

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

1 thay vì

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1. Chúng ta chỉ có thể viết cái này:

Bây giờ

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

1 là một tên cho một hàm. Nó có cùng chức năng với

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

1, vì vậy giá trị in hoàn toàn giống nhau.

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

0

Hãy cho chúng tôi xem một ứng dụng khác của

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

8.

8.1.3. Ví dụ: Dự đoán#Example: Prediction#

Khoa học dữ liệu thường được sử dụng để đưa ra dự đoán về tương lai. Nếu chúng ta đang cố gắng dự đoán một kết quả cho một cá nhân cụ thể - ví dụ, cách cô ấy sẽ đáp ứng với một điều trị, hoặc liệu anh ta sẽ mua một sản phẩm - việc dựa trên dự đoán về kết quả của các cá nhân tương tự khác là điều tự nhiên.

Bảng dưới đây được điều chỉnh từ một dữ liệu lịch sử được đặt trên độ cao của cha mẹ và con cái trưởng thành của họ. Mỗi hàng tương ứng với một đứa trẻ trưởng thành. Các biến là một mã số cho gia đình, độ cao (tính bằng inch) của cha và mẹ, số lượng con trong gia đình, cũng như thứ hạng sinh của trẻ (1 = lâu đời nhất) Nữ hoặc nữ), và chiều cao tính bằng inch.

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

2

gia đình	cha	mẹ	bọn trẻ	trẻ con	Tình dục	Childheight
1	78.5	67	4	1	Nam giới	73.2
1	78.5	67	4	2	giống cái	69.2
1	78.5	67	4	3	giống cái	69
1	78.5	67	4	4	giống cái	69
2	75.5	66.5	4	1	Nam giới	73.5
2	75.5	66.5	4	2	Nam giới	72.5
2	75.5	66.5	4	3	giống cái	65.5
2	75.5	66.5	4	4	giống cái	65.5
3	75	64	2	1	Nam giới	71
3	75	64	2	2	giống cái	68

... (924 hàng bị bỏ qua)

Một lý do chính để thu thập dữ liệu là để có thể dự đoán chiều cao trưởng thành của một đứa trẻ sinh ra từ cha mẹ tương tự như trong bộ dữ liệu. Chúng ta hãy cố gắng làm điều này, bằng cách sử dụng mức trung bình đơn giản của chiều cao của cha mẹ làm biến số để dựa trên dự đoán của chúng tôi.

Chiều cao trung bình của phụ huynh này là biến dự đoán của chúng tôi. Trong ô bên dưới, các giá trị của nó nằm trong mảng

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

6.

Bảng

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

7 chỉ bao gồm chiều cao trung bình của cha mẹ và độ cao của con cái. Biểu đồ phân tán của hai biến cho thấy một liên kết tích cực như chúng ta mong đợi cho các biến này.

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

3

Trung bình của cha mẹ	Đứa trẻ
72.75	73.2
72.75	69.2
72.75	69
72.75	69
71	73.5
71	72.5
71	65.5
71	65.5
69.5	71
69.5	68

... (924 hàng bị bỏ qua)

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

4

Hướng dẫn how do you pass a column to a function in python? - làm thế nào để bạn chuyển một cột cho một hàm trong python?

Một lý do chính để thu thập dữ liệu là để có thể dự đoán chiều cao trưởng thành của một đứa trẻ sinh ra từ cha mẹ tương tự như trong bộ dữ liệu. Chúng ta hãy cố gắng làm điều này, bằng cách sử dụng mức trung bình đơn giản của chiều cao của cha mẹ làm biến số để dựa trên dự đoán của chúng tôi.

Chiều cao trung bình của phụ huynh này là biến dự đoán của chúng tôi. Trong ô bên dưới, các giá trị của nó nằm trong mảng

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

6.

Bảng

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

7 chỉ bao gồm chiều cao trung bình của cha mẹ và độ cao của con cái. Biểu đồ phân tán của hai biến cho thấy một liên kết tích cực như chúng ta mong đợi cho các biến này.

Trung bình của cha mẹ

Đứa trẻ

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

5

Bây giờ giả sử các nhà nghiên cứu gặp phải một cặp vợ chồng mới, tương tự như những người trong bộ dữ liệu này, và tự hỏi con họ sẽ cao bao nhiêu. Điều gì sẽ là một cách tốt để anh ta đi về dự đoán chiều cao trẻ con, cho rằng chiều cao trung bình của cha mẹ là 68 inch?

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

6

Trung bình của cha mẹ	Đứa trẻ
68	74
68	70
68	68
68	67
68	67
68	66
68	63.5
68	63
67.5	65
68.1	62.7

Bây giờ giả sử các nhà nghiên cứu gặp phải một cặp vợ chồng mới, tương tự như những người trong bộ dữ liệu này, và tự hỏi con họ sẽ cao bao nhiêu. Điều gì sẽ là một cách tốt để anh ta đi về dự đoán chiều cao trẻ con, cho rằng chiều cao trung bình của cha mẹ là 68 inch?

Một cách tiếp cận hợp lý sẽ là dựa trên dự đoán về tất cả các điểm tương ứng với chiều cao trung bình của cha mẹ khoảng 68 inch. Dự đoán bằng chiều cao trẻ em trung bình được tính từ các điểm đó.

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

7

Hãy để thực hiện kế hoạch này. Bây giờ chúng tôi sẽ chỉ đưa ra một định nghĩa hợp lý về ý nghĩa của khoảng 68 inch, và làm việc với điều đó. Sau đó trong khóa học, chúng tôi sẽ kiểm tra hậu quả của những lựa chọn như vậy.

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

8

Chúng tôi sẽ nhận được gần gũi với nhau, có nghĩa là trong vòng nửa inch. Hình dưới đây cho thấy tất cả các điểm tương ứng với chiều cao trung bình của cha mẹ trong khoảng từ 67,5 inch đến 68,5 inch. Đây là tất cả các điểm trong dải giữa các đường màu đỏ. Mỗi điểm này tương ứng với một đứa trẻ; Dự đoán của chúng tôi về chiều cao của cặp vợ chồng mới là đứa trẻ là chiều cao trung bình của tất cả trẻ em trong dải. Đó là đại diện bởi chấm vàng.

Bỏ qua mã, và chỉ tập trung vào việc hiểu quá trình tinh thần đến chấm vàng đó.

def bianco3(varX, varT):
    stdX = np.std(varX)
    stdT = np.(varT)
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

9

Trung bình của cha mẹ	Đứa trẻ	Sự dự đoán
72.75	73.2	70.1
72.75	69.2	70.1
72.75	69	70.1
72.75	69	70.1
71	73.5	70.4158
71	72.5	70.4158
71	65.5	70.4158
71	65.5	70.4158
69.5	71	68.5025
69.5	68	68.5025

... (924 hàng bị bỏ qua)

Để xem các dự đoán nằm ở đâu so với dữ liệu được quan sát, chúng ta có thể vẽ các sơ đồ phân tán được phủ lên với

def cut_off_at_100(x):
    """The smaller of x and 100"""
    return min(x, 100)

8 là trục ngang phổ biến.

def bianco2(df, varX, varT):
    stdX = np.std(df[varX])
    stdT = np.std(df[varT])
    newVar = stdX + stdT
    return newVar

print bianco2(df,'Customer','Policy')

0

Biểu đồ của các chấm vàng được gọi là biểu đồ trung bình, bởi vì mỗi chấm vàng là trung tâm của một dải thẳng đứng giống như bản đồ chúng ta đã vẽ trước đó. Mỗi người cung cấp một dự đoán về chiều cao trẻ con với chiều cao trung bình của cha mẹ. Ví dụ, phân tán cho thấy rằng chiều cao trung bình của cha mẹ là 65 inch, chiều cao dự đoán của trẻ sẽ chỉ trên 65 inch và thực sự

ages = Table().with_columns(
    'Person', make_array('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'),
    'Age', make_array(17, 117, 52, 100, 6, 101)
)
ages

5 đánh giá khoảng 65,84.

Lưu ý rằng đồ thị trung bình gần như theo một đường thẳng. Đường thẳng này hiện được gọi là đường hồi quy và là một trong những phương pháp phổ biến nhất để đưa ra dự đoán. Việc tính toán mà chúng tôi vừa thực hiện rất giống với tính toán dẫn đến sự phát triển của phương pháp hồi quy, sử dụng cùng một dữ liệu.

Ví dụ này, giống như cách nói về phân tích của John Snow, về cái chết dịch tả, cho thấy một số khái niệm cơ bản của khoa học dữ liệu hiện đại có nguồn gốc từ một chặng đường dài. Phương pháp được sử dụng ở đây là tiền thân của các phương pháp dự đoán hàng xóm gần nhất hiện có các ứng dụng mạnh mẽ trong các cài đặt khác nhau. Lĩnh vực hiện đại của học máy bao gồm tự động hóa các phương pháp như vậy để đưa ra dự đoán dựa trên các bộ dữ liệu phát triển rộng lớn và nhanh chóng.

Làm cách nào để áp dụng một hàm cho một cột của một khung dữ liệu trong Python?

Sử dụng df ['a'] = df ['a']. Áp dụng (np.square) để chọn cột từ DataFrame làm chuỗi bằng cách sử dụng toán tử [] và áp dụng Numpy.phương thức vuông (). apply(np. square) to select the column from DataFrame as series using the [] operator and apply NumPy. square() method.

Làm thế nào để bạn gọi một cột trong một hàm?

Để chỉ ra chức năng nào để gọi, chỉ cần đặt tên cho nó (không có dấu ngoặc kép hoặc dấu ngoặc đơn).Tên của cột của các giá trị đầu vào là một chuỗi vẫn phải xuất hiện trong các dấu ngoặc kép.name it (without quotation marks or parentheses). The name of the column of input values is a string that must still appear within quotation marks.

Làm cách nào để vượt qua một cột cụ thể trong gấu trúc?

Chọn các cột dựa trên tên của chúng Đây là cách cơ bản nhất để chọn một cột duy nhất từ DataFrame, chỉ cần đặt tên chuỗi của cột vào dấu ngoặc.Trả lại một loạt gấu trúc.Vượt qua danh sách trong dấu ngoặc cho phép bạn chọn nhiều cột cùng một lúc.put the string name of the column in brackets. Returns a pandas series. Passing a list in the brackets lets you select multiple columns at the same time.

Tôi có thể chuyển một dataFrame cho một chức năng trong Python không?

Vì vậy, một DataFrame mới được tạo ra.Bản gốc đã không thay đổi.Nhưng đối với tất cả các đối tượng trong Python, khung dữ liệu được truyền đến hàm bằng cách tham chiếu.the data frame is passed to the function by reference.

programming python Pandas transform column

Hướng dẫn how do you pass a column to a function in python? - làm thế nào để bạn chuyển một cột cho một hàm trong python?

8.1. Áp dụng chức năng cho một cột#Applying a Function to a Column#

8.1.1. ________ 28#def bianco2(df, varX, varT): stdX = np.std(df[varX]) stdT = np.std(df[varT]) newVar = stdX + stdT return newVar print bianco2(df,'Customer','Policy') 8#

8.1.1. ________ 28#Functions as Values#

8.1.3. Ví dụ: Dự đoán#Example: Prediction#

Làm cách nào để áp dụng một hàm cho một cột của một khung dữ liệu trong Python?

Làm thế nào để bạn gọi một cột trong một hàm?

Làm cách nào để vượt qua một cột cụ thể trong gấu trúc?

Tôi có thể chuyển một dataFrame cho một chức năng trong Python không?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội