ln = [] count_c['数量'].apply(lambda y:ln.append(y)) ln count_c h = list(zip(zi,ln)) h
时间: 2024-05-27 13:08:08 浏览: 44
这段代码的作用是将一个数据框中名为“数量”的列中的所有值存储到一个列表ln中,然后将“zi”和“ln”两个列表进行压缩,生成一个新的列表h。具体实现步骤如下:
1. 定义一个空列表ln。
2. 使用apply()方法遍历“数量”列中的所有值,并将它们依次添加到ln列表中。
3. 使用zip()方法将两个列表“zi”和“ln”进行压缩,生成一个新的元组列表。
4. 使用list()方法将元组列表转换为列表h。
相关问题
ln = [] count_c['数量'].apply(lambda y:ln.append(y)) ln h = list(zip(zi,ln)) h
这段代码的作用是将一个名为`count_c`的数据框中的`数量`列的值取出来,存入列表`ln`中。接着,使用`zip`函数将另一个名为`zi`的列表中的元素与`ln`列表中的元素一一对应地打包成元组,并最终将这些元组存入列表`h`中。
需要注意的是,这段代码中缺少了关键字`for`,可能是因为你没有完整地将代码复制粘贴过来。正确的写法应该是这样的:
```python
ln = []
for y in count_c['数量']:
ln.append(y)
h = list(zip(zi, ln))
```
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
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。