temp = df.基本要求.str.split('/') df['工作年限'] = temp.map(lambda x:x[0]) df['学历要求'] = temp.map(lambda x:x[1]) # del df['基本要求'] df.head()
时间: 2023-12-02 08:11:51 浏览: 37
这段代码是将一个名为 df 的 DataFrame 中的 '基本要求' 这一列按照 '/' 进行分割,并将分割后的第一个元素赋值给新的一列 '工作年限',将分割后的第二个元素赋值给新的一列 '学历要求'。最后,删除原始的 '基本要求' 列。
其中,使用了 DataFrame 的 split() 方法将字符串按照指定的分隔符进行分割,并返回一个 Series,然后使用 map() 方法对 Series 中的每个元素进行操作,并将结果存储到新的列中。最后,使用 del 关键字删除原始的 '基本要求' 列。
需要注意的是,如果 '基本要求' 列中的元素不包含 '/' 分隔符,那么该代码将会出现错误。同时,如果 '基本要求' 列中的元素包含多个 '/' 分隔符,那么只有前两个分隔符之间的内容会被分割并赋值给新的列。
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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=df.apply(lambda x: x/SumRow_df, axis=0)什么意思
这行代码是将一个DataFrame对象df的每一列都除以该列所有元素的和,即按列计算每个元素占该列总和的比例。其中,lambda x 表示对df的每一列应用一个函数,这个函数将每个元素除以该列的总和,这个总和是通过调用SumRow_df函数计算得到的。axis=0 表示按列计算。最终,该代码会返回一个新的DataFrame对象,其中每个元素代表原始DataFrame中对应元素占该列总和的比例。