connect['年龄'].apply(lambda x: x.is_integer())是什么意思

在 Pandas 中，connect['年龄'] 表示数据框（DataFrame）中名为“年龄”的列。apply() 方法用于对该列的每个元素应用一个函数，而 lambda 函数则是一种匿名函数，用于对每个元素进行操作。因此，connect['年龄'].apply(lambda x: x.is_integer()) 的意思是，对于 connect 数据框中名为“年龄”的列中的每个元素，判断其是否为整数，返回一个由 True 和 False 组成的布尔值序列。返回的序列可以用于筛选出该列中值为整数的行或者计算该列中整数值的数量等操作。

相关问题

python apply lambda_如何正确使用.apply（lambda x:）on dataframe列

### 回答1：
使用`.apply(lambda x: )`可以对DataFrame列进行操作，其中`x`表示Series中的每个元素。下面是一个例子：

假设有一个DataFrame `df`，其中有一列`'col'`：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col': [1, 2, 3, 4, 5]})

如果想对这一列进行平方操作，可以使用`.apply()`方法：

df['col_squared'] = df['col'].apply(lambda x: x**2)

这将创建一个新的列`'col_squared'`，其中每个元素都是原列中对应元素的平方值。

### 回答2：
在Python中使用`.apply(lambda x:)`函数可以对DataFrame的列进行逐个元素的处理。lambda函数接受一个参数x，用来表示DataFrame的每个元素，通过对每个元素进行相应的操作，然后将结果返回。以下是正确使用`.apply(lambda x:)`的示例：

1. 创建DataFrame:

import pandas as pd

data = {'Name':['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age':[20, 25, 30],
        'Salary':[3000, 4000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)

2. 对列进行处理：

df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x + 1)

上述代码会将'Age'列的每个元素加1，并将结果更新到'Age'列。

3. 返回新的列：

df['NewSalary'] = df['Salary'].apply(lambda x: x*1.1)

上述代码会创建一个名为'NewSalary'的列，其中每个元素是原始'Salary'列的对应元素乘以1.1的结果。

4. 使用多个参数：
如果lambda函数需要多个参数，可以使用`.apply()`的`args`参数传递。例如：

def calculate_bonus(salary, performance):
    return salary * performance

df['Bonus'] = df['Salary'].apply(lambda x: calculate_bonus(x, 0.1), args=(0.1,))

上述代码中，定义了一个带有两个参数的函数calculate_bonus()，然后将`args`参数设置为(0.1,)，将其传递给`.apply()`函数。lambda函数中的第一个参数x表示'Salary'列的每个元素，0.1表示performance参数的值，通过`args`将其传递给calculate_bonus()函数。

总结：使用`.apply(lambda x:)`函数可以对DataFrame的列进行逐个元素的处理，通过lambda函数对每个元素进行处理，并将结果返回。可以使用`args`参数传递多个参数给lambda函数。

### 回答3：
在使用Python中的pandas库时，可以通过`.apply(lambda x: )`方法对DataFrame的列进行操作。

首先，`.apply()`方法用于将指定的函数应用到DataFrame的每一行或每一列。而`lambda x:`则是一种匿名函数，用于定义一个简单的函数，其中`x`表示输入的参数。

通过`.apply(lambda x: )`可以实现对DataFrame的每个元素进行自定义操作。例如，我们有一个DataFrame `df`，其中有一列`column1`，我们想要对该列的每个元素进行平方操作，可以使用以下代码：

df['column1'] = df['column1'].apply(lambda x: x**2)

这段代码会遍历`df`中`column1`列的每个元素，并将其平方后重新赋值给原来的位置。

除了简单的数学操作，`.apply()`方法还可以用于处理更复杂的函数。例如，我们有一个自定义函数`my_function()`，希望将该函数应用到`df`的每一行，可以使用以下代码：

df = df.apply(lambda x: my_function(x), axis=1)

这段代码会将`my_function()`应用到`df`的每一行，其中`axis=1`表示按行进行操作。

需要注意的是，在使用`.apply(lambda x: )`时，要确保所定义的函数和每个元素的数据类型相匹配，以防止出现意外的错误。另外，`.apply()`方法是一种相对较慢的操作，如果需要处理较大的DataFrame，可能需要考虑使用其他更高效的方法。

X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1) y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1) o = 100 p = 1000 q = 0.00042 r = 2.15 y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o) y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p) y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p) y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p) X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q) X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q) X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q) X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q) X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q) X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q) X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q) X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)这段代码未能将m值除以100，该怎么修改

在这段代码中，对 `y` 中的 `m` 进行了除以 `o` 的操作，但是没有对 `X` 中的 `m` 进行处理。要将 `X` 中的 `m` 除以 `o`，可以在代码中增加如下一行：

X['m'] = X['m'].apply(lambda x: x / o)

修改后的完整代码如下：

X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1)
y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1)
o = 100
p = 1000
q = 0.00042
r = 2.15
y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o)
y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p)
y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p)
y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p)
X['m'] = X['m'].apply(lambda x: x / o)
X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q)
X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q)
X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q)
X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q)
X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q)
X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q)
X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q)
X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)