df['中文名字4']=df.apply( lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()],axis=1 ) df.head()

时间: 2024-02-01 17:02:12 浏览: 105
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dict分词小软件 有4中匹配方式

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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？
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根据您提供的代码，score 变量并没有被定义，所以会出现 Name...df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x: comment_p(x)).astype('int') 这样应该就可以将 comment 列中的数据转换为整数类型了。

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这个错误提示可能是由于在代码中...df['time_stamp'] = df['Time stamp'].apply(lambda x : con_date(x)) 注意，这个代码只是为了示例，你需要根据你的具体需求来定义数据框的结构和从哪里加载数据到数据框中。

df['key1_times_val1'] = df.apply(lambda x: dict[x['key1']] * x['val1'], axis=1)这里面的x['key1']什么意思

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# 处理comment列数据 def comment_p(x): x = x.replace(r'+','') if '万' in x: x = x.replace(r'万','') x=float(x)*10000 return x else: return xdf['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x:comment_p(x)).astype('int')报错3 df['new_comment'] = df['comment'].apply(lambda x: comment_p(x)).astype('float')NameError: name 'score' is not defined

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df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 if len(df) >= 3: df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply...

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)让上述代码在jupyter里不报错

df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] >...

<ipython-input-75-1723d23538be> in <lambda>(x) 6 df = pd.read_excel('late_members1-3.xlsx') 7 # 将中文名字转为拼音 ----> 8 df['pinyin'] = df['用户名称'].apply(lambda x: lazy_pinyin(x, style=Style.NORMAL)) 9 # 合并相似的名字 10 for i, row in df.iterrows(): NameError: name 'lazy_pinyin' is not defined哪里有错误

df['pinyin'] = df['用户名称'].apply(lambda x: lazy_pinyin(x, style=Style.NORMAL)) # 合并相似的名字 for i, row in df.iterrows(): for j in range(i+1, len(df)): if fuzz.ratio(row['pinyin'], df.loc[j, '...

代码 ratio = df.apply(lambda x: x / last_row, axis=1)报错显示TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'

ratio = df.apply(lambda x: x / last_row, axis=1) 这里的 errors='coerce' 参数表示，如果某个值无法转换成数值类型，则将其转换成 NaN。这样，在进行除法操作时，NaN 会被视为 0，从而避免出现异常。

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