df['中文名字4']=df.apply( lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()],axis=1 ) df.head();解释一下这段代码的原理
时间: 2024-02-01 08:02:12 浏览: 23
这段代码是使用 pandas 库对 DataFrame 进行操作的代码。下面逐行解释其原理:
1. `df['中文名字4']`:在 DataFrame `df` 中创建一个新的列名为 '中文名字4'。
2. `df.apply()`:对 DataFrame 应用函数,并将其应用于每一行或每一列。
3. `lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()]`:定义一个匿名函数,其参数为每一行的数据(表示为 `x`)。函数的功能是根据每一行中的 '公司' 列的值(转换为小写)在 `dict_company_name` 字典中查找对应的中文名字。
4. `axis=1`:指定函数应用于每一行。
5. `df.head()`:展示 DataFrame 的前几行数据。
综合起来,这段代码的作用是在 DataFrame 中添加一个名为 '中文名字4' 的新列,该列的值根据每一行中 '公司' 列的值在 `dict_company_name` 字典中进行查找,并将对应的中文名字赋给新列。最后,通过 `df.head()` 展示 DataFrame 的前几行数据。
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df['中文名字4']=df.apply( lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()],axis=1 ) df.head()
根据你给出的代码片段来看,它似乎是在DataFrame中添加一个名为'中文名字4'的新列,并根据'公司'列的值使用一个名为'dict_company_name'的字典进行映射。然后,使用apply函数和lambda表达式来对每一行进行操作,并将结果赋值给新列。最后,通过调用df.head()来展示DataFrame的前几行。请问你还有其他问题吗?
df=df.apply(lambda x: x/SumRow_df, axis=0)
这行代码的作用是将DataFrame中的每一列值除以该列所有值的和,实现对每列数据进行归一化处理。其中,lambda函数定义了对每个元素进行的操作,axis=0表示沿着列方向进行操作。具体来说,SumRow_df是DataFrame中每列的和组成的Series,x表示每个元素,x/SumRow_df表示对每个元素进行除法操作。apply()函数将定义好的lambda函数应用到DataFrame的每一列上。