test.groupby('size').transform(lambda x: x.style.highlight_between(subset=['size']))这个代码为什么报错:
时间: 2023-09-13 18:02:30 浏览: 38
这个代码可能报错是因为 `pandas.DataFrame.style` 返回的是一个 `Styler` 对象,而不是一个 DataFrame,而 `transform` 方法要求返回的是一个 DataFrame 或 Series。因此,你需要首先使用 `apply` 方法来将 Styler 对象转换为 DataFrame 或 Series,然后再使用 `transform` 方法,例如:
```
test.groupby('size').apply(lambda x: x.style.highlight_between(subset=['size'])).reset_index(drop=True).transform(lambda x: x)
```
在这个代码中,我们使用 `apply` 方法将每个分组的 DataFrame 转换为 Styler 对象,然后使用 `reset_index` 方法将分组索引重置,最后再使用 `transform` 方法来应用自定义的转换函数。注意,我们最后还使用了 `reset_index` 方法来将行索引重置为默认的数字索引。
相关问题
test.groupby('size').apply(lambda x: x.style.highlight_between(subset=['size']))根据不同size的行设置不同的颜色;怎么没u有显示高亮标注的结果,只返回size 2 <pandas.io.formats.style.Styler object at 0x00... 3 <pandas.io.formats.style.Styler object at 0x00... 4 <pandas.io.formats.style.Styler object at 0x00... dtype: object
这是因为 `apply` 方法默认只返回每个分组的结果的索引和值,并不会对结果进行渲染和展示。如果想要在 Jupyter Notebook 或者其他支持 HTML 渲染的环境中查看高亮标注的结果,可以在 `apply` 方法后面添加 `display` 函数进行渲染,例如:
```
display(test.groupby('size').apply(lambda x: x.style.highlight_between(subset=['size'])))
```
这样就可以在 Jupyter Notebook 中显示高亮标注的结果了。如果在其他环境中使用,可能需要根据具体情况进行相应的渲染或输出操作。
else: self.feat_drop = lambda x : x
这段代码是一个条件语句的分支,当条件`feat_drop`为假(零)时执行。下面是对代码的解释:
- `else:`:这是条件语句的分支,表示当`feat_drop`为假(零)时执行下面的代码。
- `self.feat_drop = lambda x: x`:在这个分支中,将一个匿名函数赋值给模型的`self.feat_drop`属性。该匿名函数接受一个输入`x`,并返回`x`本身。换句话说,当`feat_drop`为假(零)时,模型的`self.feat_drop`属性将保持不变。
通过这个条件分支,当`feat_drop`为真(非零)时,模型将使用`Dropout`层进行特征丢弃操作;而当`feat_drop`为假(零)时,模型将不进行特征丢弃操作,保持原始特征。这样可以根据需要自由地选择是否使用特征丢弃操作。