Pandas sunt aplicații atât de frecvente încât ar putea fi mai util să enumerați lucrurile pe care nu le pot realiza, mai degrabă decât lucrurile pe care le pot. Datele dvs. trăiesc practic în acest instrument. Pandas vă poate ajuta să aflați despre date prin curățarea, transformarea și analizarea acestora. „Lambda” este o modalitate alternativă de a defini o funcție în limbajul obișnuit. Folosind „lambda”, puteți defini o funcție direct. Aceasta implică faptul că puteți folosi o singură propoziție de cod Python pentru a aplica o funcție unor date. În timp ce o expresie poate lua mai mult de un parametru, o funcție „lambda” este limitată la unul. Expresia este evaluată și se dă un rezultat. Pandas de la Python utilizează funcția „lambda” pentru a aborda o varietate de probleme de cercetare a datelor. În Pandas DataFrame, putem folosi funcția „lambda” atât pentru rânduri, cât și pentru coloane.
„Lambda” execută programul dvs. într-o companie de tehnologie extrem de scalabilă și gestionează întreaga administrare a activelor computerelor. Aceasta acoperă implementarea actualizărilor, furnizarea capacității, scalarea automată, analiza și înregistrarea codului și întreținerea serverului și a operațiunii. O capacitate mică cu o singură articulație este funcția Pandas „Lambda”. Abilitățile „Lambda” pot funcționa în mod egal în situațiile în care sunt nenumite. „Lambda” reprezintă cuvântul cheie al funcției. Corpul funcției care trebuie implementat este indicat de al doilea x. Cuvântul cheie trebuie să fie „lambda” și este obligatoriu, dar argumentele și corpul pot diferi în funcție de circumstanțe. Returnarea obiectelor cu funcții este posibilă cu funcțiile lambda.
Sintaxa pentru funcția lambda:
Exemplul 1: Utilizarea unui DataFrame pentru a executa o metodă Lambda pe o nouă coloană prin aplicarea metodei assign()
Abordarea „Lambda” este folosită de Pandas pentru a aborda diverse probleme de procesare a informațiilor. O funcție scurtă, metoda „Lambda” poate fi folosită și anonim, ceea ce înseamnă că nu are nevoie de un nume. Metoda „lambda” poate fi folosită pentru a scrie programe minime și pentru a rezolva probleme simple. În limbile care acceptă funcții de ordin înalt, expresiile „lambda” sau tehnicile „lambda” sunt pur și simplu bucăți de instrucțiuni care pot fi alocate variabilelor, transmise ca argument sau preluate dintr-un apel de funcție. Ele au fost mult timp o componentă a programării. Începând cu primul exemplu din acest articol, condiția de bază pentru execuția codului este încărcarea bibliotecilor necesare. Biblioteca „Pandas” este cea de care avem nevoie. Pentru a-l încărca, trebuie să creăm linia „import panda ca pd”. Acum ne vom construi cadrul de date.
În acest exemplu, cadrul nostru de date este numit „studenti”. Cadrul nostru de date primește apoi două coloane suplimentare. Prima coloană este numită „Nume”, iar a doua este numită „Marcă”. Fiecare dintre cele două coloane conține niște valori. Avem următoarele valori pentru prima coloană „Alvin”, „Watson”, „Thomas” și „Noah” și valorile pentru a doua coloană „Marks”. Avem „400”, „360”, „430” și „290”. Acum, va genera DataFrame-ul nostru folosind „pd.DataFrame”.
Apoi ajungem la cea mai mare parte a codului nostru, unde folosim metoda „assign()” cu „lambda” pentru a construi o nouă coloană unică. Funcția „Lambda” este aplicată doar unei singure coloane prin metoda „dataframe.assign()”. Lambda este o metodă suplimentară de descriere a funcțiilor în limbaj obișnuit. Folosind lambda, puteți defini o funcție direct. Aceasta implică faptul că puteți utiliza o singură linie de cod Python pentru a aplica o funcție anumitor date. Acum atribuim o nouă coloană „Procent” în cadrul nostru de date utilizând metoda „assign()”.
O procedură „lambda” a fost utilizată pe coloana „Marca”. Procentele studenților sunt calculate utilizând funcția Lambda și apoi sunt păstrate într-o nouă coloană, care este „Procent”. Formula pe care o folosim pentru a determina procentul folosind „lambda” este „note sau note totale, care este 500 și înmulțit cu 100”, care va produce procentul exact al studentului și îl va afișa în coloana „procent” a cadrului de date. „print(dataframe)” va afișa acum cadrul de date pe ecran.
Putem vedea rezultatul acestui cod. Cadrul de date cu trei coloane apare în această imagine. Prima coloană conține numele studentului, iar a doua coloană conține notele studentului. Folosind metoda „assign()” și funcția „lambda” pentru a construi „procentul” al celei de-a treia coloane, putem determina procentele elevului și apoi adăugați acele procente la a treia coloană, care este numită „procent” în cadrul de date. . Valorile care au fost obținute pentru coloanele procentuale prin utilizarea formulei au fost „80”, „72”, „86” și „58”. Mărimea indexului este „4” în acest cadru de date.
Exemplul 2: Implementarea unei funcții Lambda pentru a utiliza metoda assign() în mai multe coloane
Tehnica assign() a lui Pandas DataFrame ne permite să folosim funcția Lambda pe mai multe coloane. De fiecare dată când este necesară o nouă funcție, cum ar fi o funcție lambda sau o funcție de sortare, suntem liberi să o adăugăm. Coloanele și rândurile cadrului de date Pandas pot fi ambele tratate cu o funcție lambda. În acest scenariu, începem prin a genera un cadru de date. „Rezultat student” este numele cadrului de date. Avem patru coloane în acest cadru de date. Prima coloană pe care o avem este „Nume”. A doua coloană este „Python”. Numele celei de-a treia coloane este „Data_structure”. Numele celui de-al patrulea este „Calcul”.
În aceste coloane, am enumerat câteva valori. Pentru coloana „Nume”, avem lista cu numele unor elevi „Willow”, „Alice”, „Edward” și „Amelia”. Marcajele pitonului „96”, „40”, „98” și „98” sunt reprezentate de valorile deținute în a doua coloană. Valorile din a treia coloană sunt „86”, „56”, „73” și „90”, iar pentru a patra coloană avem „90”, „33”, „88” și „78”. Acum utilizați „pd.DataFrame” pentru a genera cadrul de date.
Acum, adăugăm o nouă coloană în cadrul nostru de date utilizând metoda „atribuiți”. Noua coloană este intitulată „Note totale”. Numele noii coloane este „Total_marks”. Pentru a obține notele generale, am folosit o funcție „Lambda” pe mai multe coloane de subiect, inclusiv Python, structura datelor și calcul. Această funcție va adăuga scorurile de la toate cele trei subiecte și le va afișa în coloana „Total_marks”. „print(dataframe)” va afișa în sfârșit cadrul de date pe ecran.
De data aceasta, am obținut acest rezultat. Funcția „Lambda” va oferi un rezultat excelent atunci când este utilizată în mai multe coloane. Atribuim o nouă coloană „Total_marks” cadrului nostru de date folosind metoda „assign”, astfel încât să putem afișa rezultatul total al studentului în acea coloană. În cele din urmă, putem vedea că coloana „Note totale” afișează rezultatele totale pentru toate cele trei subiecte. Numerele pentru coloanele de note totale au fost calculate prin adăugarea valorilor din trei coloane folosind lambda „272”, „129”, „259” și „266”.
Concluzie
În limbajul de programare Python, o funcție lambda este o funcție fără nume, cu o linie, care ia un argument și un număr infinit de parametri. Ei pot face mai multe argumente, dar doar unul dintre ele va fi exprimat. O lucrare lambda restaurează un obiect de capacitate care poate fi atribuit oricărui factor și nu poate conține nicio afirmație. În primul caz, s-a folosit „lambda” pentru a determina procentul, iar în al doilea exemplu s-au calculat „notele totale” pentru elevi. Sintaxa, utilizarea și exemplele de funcții tipice „lambda” sunt acoperite în acest articol.