df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)中%x表达什么
时间: 2023-11-21 20:06:25 浏览: 34
在 `df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)` 中,`x` 表示数据框 `df2` 中的每个元素,即 `applymap()` 方法会遍历数据框中的每个元素,将其作为参数传递给 `lambda` 函数中的 `x`,然后对其进行处理。在这个例子中,`x` 是一个数值,使用 `%.3f` 的格式化字符串将其格式化为保留 3 位小数的字符串。因此,`applymap()` 方法返回一个新的数据框,其中每个元素都被格式化为保留 3 位小数的字符串。
相关问题
df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)
`df2.applymap(lambda x:'%.3f'%x)` 是 Pandas 中用于对数据框 `df2` 中的每个元素应用函数的方法,其中 `lambda x:'%.3f'%x` 是一个匿名函数,它将每个元素格式化为保留 3 位小数的字符串。
具体来说,`applymap()` 方法用于将一个函数应用于数据框中的每个元素,返回一个新的数据框。在这个例子中,`lambda x:'%.3f'%x` 是一个匿名函数,它将每个元素 `x` 格式化为保留 3 位小数的字符串。通过这种方式,我们可以将数据框中所有的元素都格式化为保留 3 位小数的字符串。
df2.loc[2:7, ['语文', '数学', '英语']]
这段代码是用 Pandas 选取 DataFrame 中的行和列。其中 `loc` 是用来进行基于标签的索引的函数。 `2:7` 表示选取标签为 2 到 7 的行(包括第 7 行),而 `['语文', '数学', '英语']` 表示选取标签为 '语文'、'数学'、'英语' 的列。因此,这段代码会选取 DataFrame `df2` 中标签为 2 到 7 的行和标签为 '语文'、'数学'、'英语' 的列,返回一个新的 DataFrame 对象。