df['High_floor'] = df['floor'].apply(lambda x: floor(x, '高楼层')).replace('高楼层', 1)是什么意思
时间: 2023-09-04 15:10:13 浏览: 35
这是一个针对 Pandas DataFrame 的代码,它的作用是将 DataFrame 中的 'floor' 列中的每个元素都用 lambda 函数进行处理。lambda 函数的作用是将 'floor' 列中的每个元素向下取整到最接近的 '高楼层',并将结果作为新的一列 'High_floor' 添加到 DataFrame 中。在这个 lambda 函数中,'高楼层' 被视为一种特殊的取整方式,这种方式可能是由数据集的作者定义的,需要进一步了解。
最后,代码中的 `replace('高楼层', 1)` 的作用是将 'High_floor' 列中所有的 '高楼层' 替换为 1,这是因为在这个例子中,'高楼层' 取整方式被定义为 1。
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target_transform = tv.transforms.Lambda( lambda t: t. apply_(lambda x: self.inverted_order[x] if x in tmp_labels else masking_value) 做了什么 )
这段代码也是一个 PyTorch 的数据增强操作,它使用了 `tv.transforms.Lambda` 类来自定义一个转换函数,对目标张量数据进行修改。具体地,这个转换函数接收一个张量 `t`,并使用 `t.apply_` 方法对其中的每个元素 `x` 进行处理,如果 `x` 在 `tmp_labels` 中,则将其映射为 `self.inverted_order[x]`,否则将其映射为 `masking_value`。其中 `tmp_labels` 是一个指定的类别列表,`self.inverted_order` 是一个类别映射表,用于将原始类别映射为新的类别,`masking_value` 是一个遮罩值,用于将不在 `tmp_labels` 中的类别进行遮罩。也就是说,这个操作会将输入张量中的指定类别的元素进行类别映射,不在指定类别中的元素进行遮罩。
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。