


Warum funktioniert die Transformation nicht für alle Groupby-Vorg?nge?
Nov 11, 2024 pm 02:39 PMWarum nicht alle Groupby-Vorg?nge mit Transformation funktionieren
Der folgende Code funktioniert:
df.groupby('A').apply(lambda x: (x['C'] - x['D']).mean())
der folgende jedoch nicht:
df.groupby('A').transform(lambda x: (x['C'] - x['D']).mean())
Der Grund dafür ist, dass Anwenden und Transformieren unterschiedlich funktionieren.
Anwenden
- Die Methode apply() wendet eine Funktion auf jede Gruppe an in einem DataFrame.
- Die Funktion kann ein einzelnes Argument annehmen, bei dem es sich um die Gruppe handelt, oder sie kann mehrere Argumente annehmen, bei denen es sich um die Spalten in der Gruppe handelt.
- Die Funktion kann ein einzelnes Argument zurückgeben Wert, oder es kann eine Serie oder einen DataFrame zurückgeben.
- Wenn die Funktion einen einzelnen Wert zurückgibt, ist das Ergebnis eine Serie.
- Wenn die Funktion eine Serie oder einen DataFrame zurückgibt, dann Das Ergebnis ist ein DataFrame.
transform
- Die transform()-Methode wendet eine Funktion auf jede Zeile in einer Gruppe an.
- Die Funktion kann ein einzelnes Argument, also die Zeile, oder mehrere Argumente, also die Spalten in der Zeile, annehmen.
- Die Funktion muss einen einzelnen Wert zurückgeben.
- Das Ergebnis der Funktion ist eine Reihe.
Im Beispielcode wird die apply()-Methode verwendet, um den Mittelwert der Differenz zwischen den Spalten C und D für jede Gruppe zu berechnen.
- Die transform()-Methode kann nicht zur Berechnung dieses Werts verwendet werden, da die Funktion eine Reihe und keinen einzelnen Wert zurückgibt.
Zur Berechnung des Mittelwerts der Differenz zwischen C und D-Spalten für jede Gruppe mit der transform()-Methode, muss die Funktion so ge?ndert werden, dass sie einen einzelnen Wert zurückgibt.
- Dies kann durch die Verwendung der mean()-Methode für die von der zurückgegebene Serie erfolgen Funktion.
- Der folgende Code zeigt, wie das geht:
df.groupby('A').transform(lambda x: (x['C'] - x['D']).mean())
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum funktioniert die Transformation nicht für alle Groupby-Vorg?nge?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Eine virtuelle Umgebung kann die Abh?ngigkeiten verschiedener Projekte isolieren. Der Befehl ist mit Pythons eigenem Venvidenmodul erstellt und ist Python-Mvenvenv. Aktivierungsmethode: Windows verwendet Env \ scripts \ aktivieren, macOS/Linux verwendet SourceEnv/bin/aktivieren; Das Installationspaket verwendet PipInstall, verwenden Sie Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Anforderungsdateien zu generieren, und verwenden Sie Pipinstall-Rrequirements.txt, um die Umgebung wiederherzustellen. Zu den Vorsichtsma?nahmen geh?ren nicht das Senden von Git, reaktivieren Sie jedes Mal, wenn das neue Terminal ge?ffnet wird, und die automatische Identifizierung und Umschaltung kann von IDE verwendet werden.
