lamaba 排序报错 “v”: 类型包含“auto”的符号必须具有初始值设定项
时间: 2023-11-11 19:06:55 浏览: 30
在使用 lambda 表达式进行排序时,如果你遇到了类似 "v: 类型包含 'auto' 的符号必须具有初始值设定项" 的错误,这通常是由于编译器无法推断 lambda 表达式中的变量类型所导致的。
为了解决这个问题,你可以明确指定 lambda 表达式中的变量类型。下面是一个示例,展示如何指定 lambda 表达式中变量的类型:
```cpp
std::vector<int> numbers = {5, 2, 3, 1, 4};
std::sort(numbers.begin(), numbers.end(), [](int v1, int v2) {
return v1 < v2;
});
```
在上述代码中,我们显示地指定了 lambda 表达式中参数 `v1` 和 `v2` 的类型为 `int`。这样编译器就可以正确推断 lambda 表达式中变量的类型,避免了编译错误。
确保在使用 lambda 表达式时,你要么明确指定变量类型,要么确保编译器可以正确推断变量类型,避免类似的错误。
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python将datafrmae中大于100的值全部置为无效,请使用lamaba
可以使用以下lambda表达式来实现将DataFrame中大于100的值全部置为无效(NaN):
```python
df = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')).where(lambda x: x <= 100, np.nan)
```
这个lambda表达式的第一个部分将DataFrame中所有的值转换为数字,如果转换错误则将其置为NaN。第二个部分使用了where()方法,将值大于100的部分置为NaN。最终的结果是一个所有大于100的值都被置为NaN的DataFrame。
python将datafrmae中大于100的数字值全部置为无效,请使用lamaba
可以使用以下lambda表达式来实现将DataFrame中大于100的数字值全部置为无效(NaN):
```python
df = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')).where(lambda x: x <= 100, np.nan)
```
这个lambda表达式的第一个部分将DataFrame中所有的值转换为数字,如果转换错误则将其置为NaN。第二个部分使用了where()方法,将值大于100的部分置为NaN。最终的结果是一个所有大于100的数字值都被置为NaN的DataFrame。请注意,字符串值或其他无法转换为数字的值也会被置为NaN。
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