df_count = df_count.apply(lambda x: x + 0.0)解释这句代码,分析正则化过程与参数
时间: 2024-02-19 16:59:42 浏览: 24
这句代码是将 Pandas DataFrame 中所有的数据类型转化为浮点型。apply() 方法是 Pandas 中 DataFrame 对象的方法,它可以对 DataFrame 中的每一列或每一行进行函数计算。lambda x: x + 0.0 是一个匿名函数,它将 x(DataFrame 中的每一个元素)加上 0.0,即将其转化为浮点型。
正则化(Normalization)是指对数据进行缩放,使之落在一个特定的范围内,以便更好地进行数据处理和分析。在这个代码中,没有进行正则化,只是将数据类型转化为浮点型。参数也没有涉及到正则化,只是将每个元素加上了 0.0,相当于没有改变数据本身。
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train_df["id"]=train_df["id"].apply(lambda x:x+".png")
这段代码是将 DataFrame 中的 `id` 列的每个元素进行处理,并将处理后的结果赋值回原列。
具体地,`train_df["id"]` 表示 DataFrame 中名为 `id` 的列。然后,使用 `apply()` 方法对该列的每个元素进行操作。在这里,使用了匿名函数 `lambda x: x+".png"`,它的作用是在每个元素的末尾加上 ".png"。
通过字符串拼接操作,将原来的字符串加上 ".png" 后,赋值回原来的 `id` 列中。
这样,原来的字符串就被添加了 ".png" 后缀,用于表示文件名或标识符等。
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)
```