澄清/思考Pandas中的Python Lambda函数

jk9hmnmh 于 2023-01-28 发布在 Python

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我终于挣脱了SPSS的束缚，陶醉在Pandas和Python的自由中（我喜欢它）。然而，我试图更清楚地了解Python Lambda函数在Pandas中是如何交互的。它似乎经常出现。这里有一个例子，我希望能澄清这一模糊之处。
从字符串分割创建新 Dataframe 后：

bs = fh['basis'].str.split(',',expand = True)

我想通过在数字头中添加一个“b”来重命名所有变量。

n = list(bs)
 for x in n:
     bs.rename(columns={x : 'b' + str(x)},inplace = True)

但是我怀疑lambda函数会更好，然而，这不起作用：

bs.rename(columns=lambda x: x = 'b' + str(x), inplace=True)

我原以为lambda是一个函数，所以如果传入一个列标题，我可以在它后面附加一个'b'。但是“=”抛出了一个错误。任何快速的观察都将非常感谢。干杯！

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/41884071/clarification-musing-on-python-lambda-function-in-pandas

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按热度按时间

kmpatx3s1#

我会使用add_prefix()：

In [5]: bs = pd.DataFrame(np.random.rand(3,5))

In [6]: bs
Out[6]:
          0         1         2         3         4
0  0.521593  0.088293  0.623103  0.099417  0.983149
1  0.009741  0.465654  0.414261  0.024086  0.039543
2  0.476219  0.918162  0.900815  0.126549  0.112388

In [7]: bs.add_prefix('b')
Out[7]:
         b0        b1        b2        b3        b4
0  0.521593  0.088293  0.623103  0.099417  0.983149
1  0.009741  0.465654  0.414261  0.024086  0.039543
2  0.476219  0.918162  0.900815  0.126549  0.112388

赞(0）回复(0）举报 2023-01-28

cotxawn72#

您可以通过在使用astype强制转换为str之后将列添加到'b'来更容易地完成此操作：

In [2]:
df = pd.DataFrame(columns=np.arange(5))
df

Out[2]:
Empty DataFrame
Columns: [0, 1, 2, 3, 4]
Index: []

In [4]:
df.columns = 'b' + df.columns.astype(str)
df.columns

Out[4]:
Index(['b0', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4'], dtype='object')

赞(0）回复(0）举报 2023-01-28

ej83mcc03#

啊！我当然在提交之前就想好了。

bs.rename(columns=lambda x: 'b' + str(x), inplace=True)

当然是答案。等号是多余的，无论“：“后面是函数将返回的还是“等于”。这是正确的想法吗？

赞(0）回复(0）举报 2023-01-28

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