df['时段'] = df['date'].apply(lambda x: get_time_period(x.hour))
时间: 2023-09-15 08:16:14 浏览: 41
这是一个将DataFrame中的'date'列中的小时数转换为相应时间段的函数,然后将结果存储到新的'时段'列中的操作。其中lambda函数调用了get_time_period函数,该函数的作用是将小时数转换为相应的时间段。这个操作可以用于数据预处理或数据清洗中,例如将时间戳转换为时间段以进行更好的数据分析。
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df=df.apply(lambda x: x/SumRow_df, axis=0)
这行代码的作用是将DataFrame中的每一列值除以该列所有值的和,实现对每列数据进行归一化处理。其中,lambda函数定义了对每个元素进行的操作,axis=0表示沿着列方向进行操作。具体来说,SumRow_df是DataFrame中每列的和组成的Series,x表示每个元素,x/SumRow_df表示对每个元素进行除法操作。apply()函数将定义好的lambda函数应用到DataFrame的每一列上。
df['中文名字4']=df.apply( lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()],axis=1 ) df.head();解释一下这段代码的原理
这段代码是使用 pandas 库对 DataFrame 进行操作的代码。下面逐行解释其原理:
1. `df['中文名字4']`:在 DataFrame `df` 中创建一个新的列名为 '中文名字4'。
2. `df.apply()`:对 DataFrame 应用函数,并将其应用于每一行或每一列。
3. `lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()]`:定义一个匿名函数,其参数为每一行的数据(表示为 `x`)。函数的功能是根据每一行中的 '公司' 列的值(转换为小写)在 `dict_company_name` 字典中查找对应的中文名字。
4. `axis=1`:指定函数应用于每一行。
5. `df.head()`:展示 DataFrame 的前几行数据。
综合起来,这段代码的作用是在 DataFrame 中添加一个名为 '中文名字4' 的新列,该列的值根据每一行中 '公司' 列的值在 `dict_company_name` 字典中进行查找,并将对应的中文名字赋给新列。最后,通过 `df.head()` 展示 DataFrame 的前几行数据。