df2[' Label'] = df[' Label'].apply(lambda x: labeller(x, i))

这段代码是将一个名为df的数据框中的“ Label”列的标签进行转换，转换的方法是使用名为labeller的函数进行转换，转换后的标签存储到新的“ Label”列中，这个新的列被添加到原始数据框df中。

lambda函数是一个匿名函数，它可以在一行代码中定义和调用。在这里，lambda函数的作用是将“ Label”列中的每个标签传递给labeller函数进行转换。

labeller函数的输入参数包括标签x和i。x是标签的值，i是标签在数据框中的索引。labeller函数的作用是将标签转换为一个新的标签，并返回转换后的标签。这个新的标签将被存储到新的“ Label”列中。最终，每个标签都将被转换并存储到新的列中。

相关问题

def get_HS300(start,end): df1 = pro.index_weight(index_code='399300.SZ',start_date =start,end_date=end) df1 = list(df1['con_code']) #删除最近一年上市股票，st股票 df2 = pro.stock_basic(exchange='',list_status='L') df2 = df2[df2['list_date'].apply(int).values<20190601] df2 = df2[-df2['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] df2 = list(df2['ts_code']) codes = [] for i in df1: if i in df2: codes.append(i) return codes 上面代码什么意思

上面的代码是一个函数`get_HS300`，它接受两个参数`start`和`end`，表示起始日期和结束日期。

该函数使用了一个名为`pro`的对象，可能是一个与股票数据相关的API或库。首先，它调用`pro.index_weight`函数来获取沪深300指数在指定日期范围内的成分股信息，并将结果保存在`df1`中。然后，它从`df1`中提取出股票代码，并保存在一个列表中。

接下来，它调用`pro.stock_basic`函数来获取所有上市状态为L（正常上市）的股票基本信息，并保存在`df2`中。然后，它对`df2`进行一些筛选，删除了最近一年上市的股票和以"*ST"开头的股票。最后，它从`df2`中提取出股票代码，并保存在一个列表中。

接着，它遍历`df1`中的股票代码，如果该代码也存在于`df2`中，则将其添加到一个名为`codes`的列表中。

最后，函数返回了筛选后得到的股票代码列表`codes`。

总体而言，这段代码的目的是获取指定日期范围内沪深300指数的成分股代码，并进行一些筛选条件，返回符合条件的股票代码列表。

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。