Pandas Lambda

Os pandas são aplicativos tão frequentes que podem ser mais úteis para enumerar as coisas que não podem realizar em vez das coisas que podem. Seus dados praticamente vive nesta ferramenta. Os pandas podem ajudá -lo a aprender sobre dados limpando, transformando e analisando. "Lambda" é uma maneira alternativa de definir uma função na linguagem comum. Utilizando "lambda", você pode definir uma função diretamente. Isso implica que você pode usar uma única frase de código Python para aplicar uma função a alguns dados. Enquanto uma expressão pode levar mais de um parâmetro, uma função "lambda" é limitada a uma. A expressão é avaliada e recebe um resultado. Os pandas do Python utilizam a função "lambda" para abordar uma variedade de problemas de pesquisa de dados. No quadro de dados de pandas, podemos usar a função "lambda" para as linhas e as colunas.

"Lambda" executa seu programa em uma empresa de tecnologia altamente escalável e gerencia toda a administração de ativos de computador. Isso abrange a implantação de atualização, provisionamento de capacidade, escala automática, análise e gravação de código e servidor e manutenção operacional. Uma pequena capacidade com apenas uma articulação é a função Pandas "Lambda". As habilidades "lambda" podem funcionar igualmente em situações em que são sem nome. "Lambda" significa a palavra -chave da função. O corpo da função que precisa ser implementado é indicado pelo segundo x. A palavra -chave deve ser "lambda" e é necessária, mas os argumentos e o corpo podem diferir de acordo com as circunstâncias. Objetos de função de retorno são possíveis com funções lambda.

A sintaxe para a função Lambda:

Exemplo 1: Usando um DataFrame para executar um método Lambda em uma nova coluna aplicando o método atribui ()

A abordagem "lambda" é usada pelos pandas para combater diversos problemas de processamento de informações. Uma breve função, o método "lambda" também pode ser usado anonimamente, o que significa que não precisa de um nome. O método "lambda" pode ser usado para escrever programas mínimos e resolver problemas simples. Em idiomas que suportam funções de alta ordem, expressões "lambda" ou técnicas "lambda" são simplesmente pedaços de instruções que podem ser alocadas para variáveis, passadas como argumento ou recuperadas de uma chamada de função. Eles são um componente de programação há muito tempo. Começando com o primeiro exemplo deste artigo, a condição básica para a execução do código é o carregamento das bibliotecas necessárias. A biblioteca "pandas" é a que precisamos. Para carregá -lo, devemos criar a linha “Importar pandas como PD.”Agora vamos construir nosso quadro de dados.

Neste exemplo, nosso quadro de dados é denominado “alunos.”Nosso quadro de dados obtém duas colunas adicionais. A primeira coluna é chamada de "nomes" e a segunda é chamada "Marks". Cada uma das duas colunas contém alguns valores. Temos os seguintes valores para a primeira coluna "Alvin", "Watson", "Thomas" e "Noah" e os valores da segunda coluna "Marks."Temos" 400 "," 360 "," 430 "e" 290.“Agora, ele gerará nosso quadro de dados usando“ PD.Quadro de dados".

Em seguida, alcançamos a maior parte do nosso código, onde usamos o método "atribui ()" com "lambda" para construir uma nova coluna única. A função "lambda" é aplicada a apenas uma coluna através do "DataFrame.Atribuir () ”método. Lambda é um método adicional de descrever funções em linguagem comum. Usando Lambda, você pode definir uma função diretamente. Isso implica que você pode usar uma única linha de código Python para aplicar uma função a determinados dados. Agora, atribuímos uma nova coluna "porcentagem" em nosso quadro de dados usando o método "atribui ()".

Um procedimento "lambda" foi usado na coluna "Mark". As porcentagens dos alunos são calculadas utilizando a função Lambda e são mantidas em uma nova coluna, que é “porcentagem."A fórmula que usamos para determinar a porcentagem usando" lambda "é" Marcas ou marcas totais, que é 500 e multiplicada por 100 ", que produzirá a porcentagem precisa do aluno e a exibirá na coluna" porcentagem "do quadro de dados. “Print (DataFrame)” agora exibirá o quadro de dados na tela.

Podemos ver o resultado deste código. O quadro de dados com três colunas aparece nesta imagem. A primeira coluna contém o nome do aluno e a segunda coluna tem as notas do aluno. Ao utilizar o método "atribuir ()" e a função "lambda" para construir a "porcentagem" da terceira coluna, podemos determinar as porcentagens do aluno e, em seguida, adicionar essas porcentagens à terceira coluna, que é nomeada "porcentagem" no quadro de dados. Os valores obtidos para as colunas percentuais usando a fórmula foram "80", "72", "86" e "58". O tamanho do índice é "4" neste quadro de dados.

Exemplo 2: Implementando uma função Lambda para usar o método Atribuir () em várias colunas

A técnica Atribuir () do Pandas DataFrame () nos permite usar a função Lambda em muitas colunas. Toda vez que uma nova função é necessária, como uma função lambda ou uma função de classificação, somos livres para adicioná -la. As colunas e linhas do quadro de dados de pandas podem ser tratadas com uma função lambda. Nesse cenário, começamos gerando um DataFrame. "Resultado do aluno" é o nome do DataFrame. Temos quatro colunas neste DataFrame. A primeira coluna que temos é "nomes". A segunda coluna é "Python". O nome da terceira coluna é "Data_Structure". O nome para o quarto é "cálculo".

Nessas colunas, listamos alguns valores. Para a coluna "Nomes", temos a lista dos nomes de alguns alunos "Willow", "Alice", "Edward" e "Amelia". As marcações do Python “96”, “40”, “98” e “98” são representadas pelos valores mantidos na segunda coluna. Os valores na terceira coluna são "86", "56", "73" e "90" e para a quarta coluna que temos "90", "33", "88" e "78". Agora use “PD.DataFrame ”para gerar o DataFrame.

Agora, adicionamos uma nova coluna ao nosso quadro de dados, utilizando o método "atribuir". A nova coluna é intitulada "Total Marks". O nome da nova coluna é "Total_Marks". Para obter as marcas gerais, usamos uma função "lambda" em várias colunas de assuntos, incluindo python, estrutura de dados e cálculo. Esta função adicionará as pontuações dos três assuntos e os exibirá na coluna “Total_Marks”. "Print (DataFrame)" finalmente exibirá o quadro de dados na tela.

Desta vez, obtivemos este resultado. A função "lambda" fornecerá um excelente resultado quando usado em várias colunas. Atribuímos uma nova coluna "Total_Marks" ao nosso quadro de dados usando o método "Atribuir" para que possamos exibir o resultado total do aluno nessa coluna. Finalmente, podemos ver que a coluna "Marcas totais" exibe o total de resultados para todos os três assuntos. Os números para as colunas totais das marcas foram calculados adicionando os valores de três colunas usando o Lambda "272", "129", "259" e "266".

Conclusão

Na linguagem de programação Python, uma função lambda é uma função sem nome e uma linha que leva um argumento e um número infinito de parâmetros. Eles podem fazer vários argumentos, mas apenas um deles será expresso. Um trabalho lambda restaura um objeto de capacidade que possa ser atribuído a qualquer fator e não pode conter nenhuma afirmação. No primeiro caso, "Lambda" foi usado para determinar a porcentagem e, no segundo exemplo, "notas totais" para os alunos foram calculadas. A sintaxe, a utilização e exemplos de funções típicas de "lambda" são abordadas neste artigo.