train_df_merchat['top5']=train_df_merchat['merchat_id'].map(lambda x: 1 if x in [4044,3828,4173,1102,4976] else 0) 什么意思
时间: 2024-06-02 17:10:36 浏览: 13
这行代码是将一个名为 `train_df_merchat` 的 DataFrame 中的 `merchat_id` 列进行了处理,并将结果保存在名为 `top5` 的新列中。
具体来说,使用了 `map` 函数,对于每一个 `merchat_id`,如果它在 `[4044,3828,4173,1102,4976]` 中,则将 `top5` 列的对应值设为 1,否则设为 0。这里的 `[4044,3828,4173,1102,4976]` 很可能是指一些重要的商家 ID,因此将它们标记出来有一定的意义。
相关问题
train_df["id"]=train_df["id"].apply(lambda x:x+".png")
这段代码是将 DataFrame 中的 `id` 列的每个元素进行处理,并将处理后的结果赋值回原列。
具体地,`train_df["id"]` 表示 DataFrame 中名为 `id` 的列。然后,使用 `apply()` 方法对该列的每个元素进行操作。在这里,使用了匿名函数 `lambda x: x+".png"`,它的作用是在每个元素的末尾加上 ".png"。
通过字符串拼接操作,将原来的字符串加上 ".png" 后,赋值回原来的 `id` 列中。
这样,原来的字符串就被添加了 ".png" 后缀,用于表示文件名或标识符等。
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。
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