media1['星期'] = media1.origin_time.apply(lambda x: x.weekday()+1)什么意思
时间: 2024-04-01 13:33:09 浏览: 22
这段代码是在 Pandas 中对一个 DataFrame 的某一列(origin_time)进行操作,将其转化为星期几,并创建一个新的列(星期)存储星期几的信息。Lambda 表达式 `lambda x: x.weekday()+1` 实现了将日期时间对象 x 的星期信息转化为数字,其中 weekday() 函数返回星期几的数字,0 表示星期一,1 表示星期二,以此类推,因此需要将其加 1 才能得到正确的星期数。最终结果将存储在 DataFrame 的新列“星期”中。
相关问题
详细分析代码“global n_words # 处理词汇 learn = tf.contrib.learn vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(MAX_DOCUMENT_LENGTH ,min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) n_words=len(vocab_processor.vocabulary_) print('Total words:%d'%n_words) cate_dic={'like':1,'nlike':0} y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , train_target) y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , test_target)”每一句代码的含义,具体作用,使用什么函数的什么参数,具体什么作用,并添加详细注释
```
# 定义全局变量n_words,表示处理后的词汇数目
global n_words
# 导入TensorFlow.contrib.learn模块
import tensorflow.contrib.learn as learn
# 定义VocabularyProcessor对象,用于将文本数据转换为数字序列
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(
MAX_DOCUMENT_LENGTH, # 文本序列最大长度
min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) # 最小单词出现频率
# 将训练集数据转换为数字序列,并转换为numpy数组
x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data)))
# 将测试集数据转换为数字序列,并转换为numpy数组
x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data)))
# 获取处理后的词汇数目
n_words = len(vocab_processor.vocabulary_)
# 输出处理后的总词汇数目
print('Total words:%d'%n_words)
# 定义分类字典,用于将标签转换为0或1
cate_dic={'like':1,'nlike':0}
# 将训练集标签转换为0或1,并转换为pandas Series对象
y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x])
# 将测试集标签转换为0或1,并转换为pandas Series对象
y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x])
```
代码实现了文本数据预处理的过程,包括:
1. 使用TensorFlow.contrib.learn中的VocabularyProcessor类将原始的文本数据转换为数字序列。
2. 根据转换后的数字序列获取词汇表大小。
3. 将标签转换为0或1。
具体步骤如下:
1. 首先通过导入TensorFlow.contrib.learn模块,创建一个VocabularyProcessor对象vocab_processor,用于将原始的文本数据转换为数字序列。其中MAX_DOCUMENT_LENGTH表示文本序列的最大长度,min_frequency表示最小单词出现频率。这里使用fit_transform()方法将训练集数据转换为数字序列,并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。然后使用transform()方法将测试集数据转换为数字序列,并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。
2. 通过获取处理后的词汇表vocab_processor.vocabulary_,得到词汇表大小n_words。
3. 定义分类字典cate_dic,用于将标签转换为0或1。通过apply()方法将训练集标签和测试集标签分别转换为0或1,并转换为pandas Series对象。
.func=lambda x: x+1
这是一个匿名函数的定义,可以将其赋值给变量或者直接调用。这个函数的语法为:
```python
lambda 参数: 表达式
```
其中,`lambda`关键字表示这是一个匿名函数,`参数`表示函数的参数,多个参数用逗号隔开,`:`后面的表达式是函数的返回值。
对于这个函数,可以将其赋值给一个变量,例如:
```python
func = lambda x: x + 1
```
这个函数接收一个参数`x`,并返回`x + 1`的值。可以像调用普通函数一样调用它,例如:
```python
result = func(3)
print(result)
```
输出结果为:
```
4
```
也可以直接在需要的地方使用这个匿名函数,例如:
```python
result = (lambda x: x + 1)(3)
print(result)
```
输出结果同样为:
```
4
```
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