帮我解释一下这行代码job_info.loc[job_info["行业"].apply(lambda x:len(x)<6),"行业"] = np.nan
时间: 2023-06-05 17:06:30 浏览: 34
这行代码的作用是将数据框中“行业”这一列中长度小于6的字符串设成缺失值(np.nan)。其中 lambda x:len(x)<6 是一个匿名函数,表示对于“行业”这一列中的每一个字符串,返回 True 如果该字符串长度小于6,否则返回 False。apply() 函数将该匿名函数作用于“行业”这一列中的每个元素,这样就得到了一个由 True 和 False 组成的 Pandas Series(类似于列表),在该 Series 中取值为 True 的元素对应的“行业”这一列中的字符串长度小于6,将这些元素设置为缺失值。
相关问题
df_taobao['province'] = df_taobao.item_loc.apply(lambda x: x.split()[0])
您可以使用 Pandas 的 `apply()` 函数和 `split()` 方法将地理位置拆分为省份,并将结果存储在新的 "province" 列中。以下是具体步骤:
假设 DataFrame 名称为 `df_taobao`,其中包含一个名为 "item_loc" 的列。
```python
df_taobao['province'] = df_taobao['item_loc'].apply(lambda x: x.split()[0])
```
在上述代码中,`apply()` 函数将 lambda 函数应用于 "item_loc" 列的每个元素。lambda 函数使用 `split()` 方法将地理位置按空格进行拆分,并选择第一个元素作为省份信息。然后,将拆分后的省份信息存储在新的 "province" 列中。
请注意,上述代码假设地理位置以空格分隔,且省份信息位于第一个元素。如果您的数据格式有所不同,可能需要根据实际情况进行调整。
希望以上信息对您有所帮助。如果您有任何其他问题,请随时提问。
data['province'] = data.item_loc.apply(lambda x: x.split()[0]) 是什么意思
`data['province'] = data.item_loc.apply(lambda x: x.split()[0])` 这行代码的意思是将 DataFrame 中的 "item_loc" 列的每个元素进行处理,并将处理结果赋值给新的名为 "province" 的列。
具体解释如下:
- `data['province']`:表示在 DataFrame `data` 中创建一个名为 "province" 的新列。
- `data.item_loc`:表示选择 DataFrame `data` 中的 "item_loc" 列。
- `apply(lambda x: x.split()[0])`:对于 "item_loc" 列中的每个元素,使用 `split()` 方法按空格进行拆分,并使用 lambda 函数选择拆分后的结果中的第一个元素(即省份信息)。
因此,上述代码的目的是将 "item_loc" 列中的地理位置信息拆分为省份,并将拆分后的省份信息存储在新的 "province" 列中。
希望以上解释能够帮助您理解该行代码的含义。如果您还有其他问题,请随时提问。