• Python机器学习(九十六)Pandas apply函数


    与Python中的列表类似,可以使用for循环遍历DataFrameSeries,但是这样做(尤其是在大型数据集上)非常慢。

    Pandas中提供了一个高效的替代方案:apply()方法。

    语法

    DataFrame.apply(func)
    
    Series.apply(func)
    • func – 要对数据集中所有元素执行的函数

    下面的例子,对于DataFrame中的所有影片,评分大于8.0的标明”good”,否则标明”bad”。

    首先,创建一个函数,如果评分>8.0,返回”good”,否则返回”bad”:

    def rating_function(x):
        if x >= 8.0:
            return "good"
        else:
            return "bad"

    现在,通过apply()把上面的函数应用到”rating”列中的所有元素:

    # 加载数据
    movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title")
    movies_df.columns = ['rank', 'genre', 'description', 'director', 'actors', 'year', 'runtime', 
                         'rating', 'votes', 'revenue_millions', 'metascore']
    
    # 对"rating"列,应用rating_function
    movies_df["rating_category"] = movies_df["rating"].apply(rating_function)
    
    movies_df.head(2)

    输出

                             rank                     genre  ... metascore rating_category
    Title                                                    ...
    Guardians of the Galaxy     1   Action,Adventure,Sci-Fi  ...      76.0            good
    Prometheus                  2  Adventure,Mystery,Sci-Fi  ...      65.0             bad
    
    [2 rows x 12 columns]

    apply()方法对rating列中所有元素执行rating_function函数,然后返回一个新的Series。这个系列分配给一个名为rating_category的新列。

    apply()方法中,还可以使用匿名函数。这个lambda函数实现了与rating_function相同的功能:

    movies_df["rating_category"] = movies_df["rating"].apply(lambda x: 'good' if x >= 8.0 else 'bad')
    
    movies_df.head(2)

    输出

                             rank                     genre  ... metascore rating_category
    Title                                                    ...
    Guardians of the Galaxy     1   Action,Adventure,Sci-Fi  ...      76.0            good
    Prometheus                  2  Adventure,Mystery,Sci-Fi  ...      65.0             bad
    
    [2 rows x 12 columns]

    总的来说,使用apply()要比手工遍历行快得多,因为Pandas内部使用了向量化。

    向量化: 一种计算机编程风格,操作应用于整个数组而不是单个元素 – wikipedia

    apply()在自然语言处理(NLP)中的高使用率就是一个很好的例子。自然语言处理(NLP)时,需要将各种文本清理功能应用于字符串,以便为机器学习做准备。

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