df['ae'].map(lambda x: 1 if x >= 1 else 0)
时间: 2024-05-21 15:15:45 浏览: 17
这段代码是针对 Pandas DataFrame 中的一列 'ae' 进行操作的,其中的 lambda 函数会将这列中的每一个元素 x 进行判断,如果 x 大于等于 1,则返回 1,否则返回 0。最终返回一个由 0 和 1 组成的新的 Series 对象,可以理解为新的一列。这个操作通常用于将数值型数据转换为二元类别数据,方便后续的分类或聚类分析。
相关问题
device_df['hour'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour) device_df['is_night'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0) device_df['is_daytime'] = device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0) device_df['is_weekend'] = device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)
这段代码对 `device_df` DataFrame 进行了一些时间特征的处理和添加。
首先,通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: time.localtime(x).tm_hour)`,将 `timestamp` 列中的时间戳转换为小时数,并将结果赋值给新的列 `'hour'`。这里使用了 `time.localtime` 函数来获取时间戳对应的本地时间,并提取小时数。
接下来,通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x < 6 else 0)`,将 `'hour'` 列中的小时数进行判断,如果小时数大于等于 22 或者小于 6,则将对应的 `'is_night'` 列设为 1,否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于夜晚时间段。
然后,通过 `device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 10 or x < 17 else 0)`,将 `'hour'` 列中的小时数进行判断,如果小时数大于等于 10 或者小于 17,则将对应的 `'is_daytime'` 列设为 1,否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于白天时间段。
最后,通过 `device_df['timestamp'].map(lambda x: 1 if datetime.datetime.utcfromtimestamp(x).weekday() >= 5 else 0)`,将 `'timestamp'` 列中的时间戳转换为 UTC 时间,并提取该时间对应的星期几。如果星期几大于等于 5(即周六或周日),则将对应的 `'is_weekend'` 列设为 1,否则设为 0。这样可以判断每个时间戳是否处于周末。
通过添加这些时间特征列,可以在后续的分析和建模中考虑时间因素的影响。
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。
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