def deal_mk(x): if pd.isna(x):# nan y =float(x) elif ":" in x:# 满减券 y = int(x.split(":")[0])# 分母 else:# 打折券 y = np.nan return y data_off['Discount_rate_mk'] = data_off['Discount_rate'].apply(deal_mk,1) off_test['Discount_rate_mk'] = off_test['Discount_rate'].apply(deal_mk,1) 解释
时间: 2024-04-06 21:28:48 浏览: 12
这段代码是一个函数`deal_mk`,它的作用是处理优惠券的折扣信息。函数接受一个参数`x`,如果`x`是缺失值(NaN),则将其转换为浮点数类型;如果`x`中包含冒号(:),则说明这是一个满减券,将其按冒号分割后取分母并转换为整数类型;如果`x`不是缺失值且不是满减券,则说明它是一个打折券,将其转换为缺失值(NaN)类型。
在这段代码中,函数`apply`方法被用于将`deal_mk`函数应用于`data_off['Discount_rate']`和`off_test['Discount_rate']`这两列数据中的每一个元素。函数`apply`的第二个参数`1`指定了函数应用的方向(按行)。最终,`data_off['Discount_rate_mk']`和`off_test['Discount_rate_mk']`这两列数据会被更新为处理后的优惠券折扣信息。
相关问题
null_counts = pd.DataFrame({'column': groupedConcat.columns, 'null_count': groupedConcat.isna().sum()})怎么设置索引列
你可以使用 `set_index()` 方法设置索引列,例如:
```
null_counts = pd.DataFrame({'column': groupedConcat.columns, 'null_count': groupedConcat.isna().sum()})
null_counts = null_counts.set_index('column')
```
这将把 "column" 列设置为索引列。如果你想要保留 "column" 列的同时设置为索引列,可以传递参数 `drop=False`,例如:
```
null_counts = pd.DataFrame({'column': groupedConcat.columns, 'null_count': groupedConcat.isna().sum()})
null_counts = null_counts.set_index('column', drop=False)
```
这将保留 "column" 列,并将其设置为索引列。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'a': [10, 20, np.nan, 30, 20, 40], 'b': [50, 60, 70, np.nan, 80, np.nan], 'c': [90, np.nan, 110, 120, 130, 140]}) # 计算相似度矩阵 similarity_matrix = cosine_similarity(df.T.notnull().astype(int)) # 遍历DataFrame中每个缺失值并进行填充 for col in df: for i, value in enumerate(df[col]): if pd.isna(value): # 找到在同一列上与当前值最相似的行 similarity_scores = similarity_matrix[i] closest_match_index = np.nanargmax(similarity_scores) closest_match_value = df.iloc[closest_match_index][col] df.at[i, col] = closest_match_value print(df)
这段代码是用于填充DataFrame中的缺失值。具体来说,它首先计算每一列的相似度矩阵,然后遍历每一个缺失值,找到在同一列上与当前值最相似的行,将其填充到缺失值处。
具体实现的步骤如下:
1. 创建一个DataFrame,其中包含一些缺失值。
2. 计算DataFrame每一列的相似度矩阵。
3. 遍历DataFrame中每个缺失值并进行填充。
4. 输出填充后的DataFrame。
需要注意的是,这段代码使用了numpy、pandas和sklearn库,其中cosine_similarity函数用于计算相似度矩阵。
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