data.loc[ : ,'algebra'].apply(lambda x:algebra(x))
时间: 2023-12-02 20:08:14 浏览: 31
这行代码使用了 Pandas 库中的 DataFrame 的 loc 方法,其作用是选取特定行和列的数据。其中,第一个冒号表示选取所有行,逗号后面的'algebra'表示选取名为'algebra'的列。
接着,使用 apply 方法对'algebra'列中的每个元素都应用了一个 lambda 函数,该函数的参数为 x,即'algebra'列中的一个元素。lambda 函数调用了一个名为 algebra 的函数,并传入了参数 x,然后将 algebra 函数的返回值作为该元素的新值。
因为我们无法看到 algebra 函数的实现,所以无法确定此代码段的完整含义。不过,可以肯定的是此代码段的作用是对'algebra'列中的每个元素都进行某种处理,并将处理结果更新到该元素所在的位置上。
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for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))
这段代码的作用是将DataFrame中的整型数据转化为浮点型数据。具体实现如下:
1. `data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"]` 会先获取DataFrame中所有数据类型为int64的列;
2. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]` 会获取第i列数据类型为int64的数据;
3. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))` 会将第i列数据类型为int64的数据中的每个元素都转化为浮点型数据。这里使用了apply()方法,apply()会对Series中的每个元素都执行指定的操作,lambda x: float(x)表示将每个元素都转化为浮点型数据;
4. 最后将转化后的浮点型数据赋值回原始DataFrame中。
需要注意的是,这段代码中的循环实际上是对DataFrame中的每一列都执行了一遍相同的操作,因此可以使用applymap()方法来简化代码,如下所示:
```python
data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].applymap(float)
```
这样就可以将DataFrame中所有数据类型为int64的数据都转化为浮点型数据了。
n= list(map(lambda x: '优秀' if x >= 21.6 else '良好' if x>= 18 else '合格' if x >= 14.4 else '不合格',f)) data.loc[ : ,'algebra'].apply(lambda x:algebra(x))
这段代码存在一些问题。首先,lambda表达式中的变量应该是一个单独的变量,而不是列表。其次,lambda表达式中的条件语句应该使用嵌套的三元运算符,而不是连续的if语句。
修正后的代码应该是:
```
n = data['algebra'].apply(lambda x: '优秀' if x >= 21.6 else ('良好' if x >= 18 else ('合格' if x >= 14.4 else '不合格')))
```
这样可以将data中'algebra'列中的每个值转换为对应的等级,并将结果存储在n中。