scp_codes.apply
时间: 2023-07-21 20:59:40 浏览: 70
可以使用 `apply` 方法来对 `scp_codes` 应用函数或方法。你可以提供一个函数或 Lambda 表达式作为参数,以对每个元素执行相应的操作。这样做可以帮助你对 `scp_codes` 中的每个元素进行自定义的处理。
以下是一个示例,展示如何使用 `apply` 方法对 `scp_codes` 应用一个函数:
```python
def my_func(code):
# 在这里进行自定义的操作
# ...
# 使用 apply 方法对 my_func 应用到 scp_codes 的每个元素
result = scp_codes.apply(my_func)
```
请注意,上述代码中的 `my_func` 是一个示例函数,你需要根据自己的需求编写适当的函数或方法来处理 `scp_codes` 中的元素。
如果你需要更详细的帮助,请提供更多关于你想要实现的具体操作的信息。
相关问题
def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2) plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()请问这段代码什么意思请逐行解释这段代码
这段代码是一个函数和一些绘图代码的组合,可以逐行解释如下:
1. `def aggregate_diagnostic(y_dic):`:定义了一个名为 `aggregate_diagnostic` 的函数,该函数的输入是一个字典 `y_dic`。
2. `tmp = []`:创建了一个空列表 `tmp`。
3. `for key in y_dic.keys():`:遍历字典 `y_dic` 中的所有键。
4. `if key in agg_df.index:`:如果当前键在 `agg_df` 的索引中存在,执行下一步。
5. `tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class)`:将 `agg_df` 中当前键对应行的 `diagnostic_class` 值添加到列表 `tmp` 中。
6. `return list(set(tmp))`:返回去重后的 `tmp` 列表,即对输入字典 `y_dic` 中所有键对应的 `diagnostic_class` 值进行去重操作。
7. `Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic)`:将 `Y` 数据集中 `scp_codes` 这一列的每个元素作为输入,调用 `aggregate_diagnostic` 函数,并将函数返回值赋值给 `Y` 数据集中的 `diagnostic_superclass` 列。
8. `Y.columns`:输出 `Y` 数据集的列名。
9. `plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0)`:设置绘图时的图片尺寸。
10. `plt.figure()`:创建一个新的绘图窗口。
11. `plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)`:绘制 `X` 数据集中第一个元素的第一列数据,线宽为 1.2。
12. `plt.grid(linestyle='--')`:添加网格线,线型为虚线。
13. `plt.show()`:显示绘图结果。
df.scp_codes = df.scp_codes.apply(lambda x: ast.literal_eval(x))
这是一个将DataFrame列中的字符串转换为Python字典的操作。使用`apply`函数和`ast.literal_eval`函数来实现。`apply`函数可以对DataFrame的列进行元素级的操作,而`ast.literal_eval`函数可以将字符串转换为对应的Python字典。这行代码的作用是将`df`中名为`scp_codes`的列中的每个字符串转换为对应的字典。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)