Пандите са толкова чести приложения, че може да е по-полезно да се изброят нещата, които не могат да постигнат, вместо нещата, които могат. Вашите данни на практика живеят в този инструмент. Pandas може да ви помогне да научите за данните, като ги почиствате, трансформирате и анализирате. „Ламбда“ е алтернативен начин за дефиниране на функция на обикновен език. Използвайки „ламбда“, можете директно да дефинирате функция. Това означава, че можете да използвате едно изречение от код на Python, за да приложите функция към някои данни. Докато един израз може да приема повече от един параметър, функцията „ламбда“ е ограничена до един. Изражението се оценява и се дава резултат. Pandas на Python използва функцията „ламбда“, за да се справи с различни въпроси, свързани с изследване на данни. В pandas DataFrame можем да използваме функцията „ламбда“ както за редовете, така и за колоните.
„Lambda“ изпълнява вашата програма на високо мащабируема технологична компания и управлява цялата администрация на компютърни активи. Това обхваща внедряване на актуализация, предоставяне на капацитет, автоматично мащабиране, анализ и запис на код, както и поддръжка на сървър и работа. Малък капацитет само с една връзка е функцията 'Lambda' на Pandas. „Ламбда“ способностите могат еднакво да функционират в ситуации, в които са неназовани. „Lambda“ означава ключовата дума на функцията. Тялото на функцията, която трябва да бъде внедрена, се обозначава с второто x. Ключовата дума трябва да бъде „ламбда“ и е задължителна, но аргументите и тялото може да се различават в зависимост от обстоятелствата. Връщането на функционални обекти е възможно с ламбда функции.
Синтаксисът за ламбда функцията:
Пример 1: Използване на DataFrame за изпълнение на ламбда метод към нова колона чрез прилагане на метода assign()
Подходът „Lambda“ се използва от Pandas за справяне с различни проблеми с обработката на информация. Кратка функция, методът „Lambda“ може да се използва и анонимно, което означава, че не се нуждае от име. Методът „ламбда“ може да се използва за писане на минимални програми и решаване на прости проблеми. В езици, които поддържат функции от висок ред, „ламбда“ изразите или „ламбда“ техниките са просто части от инструкции, които могат да бъдат разпределени към променливи, предадени като аргумент или извлечени от извикване на функция. Те отдавна са част от програмирането. Започвайки с първия пример от тази статия, основното условие за изпълнение на кода е зареждането на необходимите библиотеки. Библиотеката “Pandas” е това, от което се нуждаем. За да го заредим, трябва да създадем реда „импортиране на панди като pd“. Сега ще конструираме нашата рамка от данни.
В този пример нашата рамка от данни се нарича „студенти“. След това нашата рамка с данни получава две допълнителни колони. Първата колона е наречена „Имена“, а втората е наречена „Маркове“. Всяка от двете колони съдържа някои стойности. Имаме следните стойности за първата колона „Alvin“, „Watson“, „Thomas“ и „Noah“ и стойностите за втората колона „Marks“. Имаме „400“, „360“, „430“ и „290“. Сега ще генерира нашия DataFrame с помощта на „pd.DataFrame“.
След това достигаме до по-голямата част от нашия код, където използваме метода „assign()“ с „ламбда“, за да изградим нова единична колона. Функцията „Lambda“ се прилага само към една колона чрез метода „dataframe.assign()“. Ламбда е допълнителен метод за описание на функции на обикновен език. Използвайки ламбда, можете да дефинирате функция директно. Това означава, че можете да използвате един ред код на Python, за да приложите функция към определени данни. Сега присвояваме нова колона „Процент“ в нашата рамка с данни, като използваме метода „assign()“.
Използвана е „ламбда“ процедура за колона „Марк“. Процентите на учениците се изчисляват с помощта на функцията Lambda и след това се съхраняват в нова колона, която е „Процент“. Формулата, която използваме за определяне на процента с помощта на „ламбда“, е „марки или общи оценки, което е 500 и умножено по 100“, което ще произведе точния процент на ученика и ще го покаже в колоната „процент“ на рамката с данни. “print(dataframe)” вече ще покаже рамката с данни на екрана.
Можем да видим резултата от този код. Рамката с данни с три колони се появява на това изображение. Първата колона съдържа името на ученика, а втората колона съдържа оценките на ученика. Като използваме метода „assign()“ и функцията „ламбда“, за да конструираме „процента“ на третата колона, можем да определим процентите на ученика и след това да добавим тези проценти към третата колона, която се нарича „процент“ в рамката с данни . Стойностите, които бяха получени за процентните колони с помощта на формулата бяха „80“, „72“, „86“ и „58“. Размерът на индекса е „4“ в тази рамка с данни.
Пример 2: Внедряване на ламбда функция за използване на метода assign() в множество колони
Техниката assign() на Pandas DataFrame ни позволява да използваме функцията Lambda в много колони. Всеки път, когато се изисква нова функция, като ламбда функция или функция за сортиране, ние сме свободни да я добавим. Колоните и редовете на рамката с данни на Pandas могат да бъдат третирани с ламбда функция. В този сценарий започваме с генериране на рамка от данни. „Резултат на ученик“ е името на рамката с данни. Имаме четири колони в тази рамка с данни. Първата колона, която имаме, е „Имена“. Втората колона е „Python“. Името на третата колона е “Data_structure”. Наименованието на четвъртото е „изчисление“.
В тези колони сме изброили няколко стойности. За колоната „Имена“ имаме списък с имена на някои ученици „Уилоу“, „Алис“, „Едуард“ и „Амелия“. Маркировките на питона „96“, „40“, „98“ и „98“ са представени от стойностите, съдържащи се във втората колона. Стойностите в третата колона са “86”, “56”, “73” и “90”, а за четвъртата колона имаме “90”, “33”, “88” и “78”. Сега използвайте „pd.DataFrame“, за да генерирате рамката с данни.
Сега добавяме нова колона към нашата рамка с данни, като използваме метода „присвояване“. Новата колона е озаглавена „Общи оценки“. Името на новата колона е „Total_marks“. За да получим общите оценки, използвахме функция „Lambda“ в няколко тематични колони, включително Python, структура на данните и смятане. Тази функция ще добави резултатите от трите предмета и ще ги покаже в колоната „Total_marks“. „print(dataframe)“ най-накрая ще покаже рамката с данни на екрана.
Този път получихме този резултат. Функцията „Lambda“ ще осигури отличен резултат, когато се използва в няколко колони. Ние присвояваме нова колона „Total_marks“ към нашата рамка с данни, като използваме метода „assign“, така че да можем да покажем общия резултат на ученика в тази колона. И накрая, можем да видим, че колоната „Общи оценки“ показва общите резултати и за трите предмета. Числата за колоните с общите оценки бяха изчислени чрез добавяне на стойностите от три колони с помощта на ламбда „272“, „129“, „259“ и „266“.
Заключение
В езика за програмиране Python ламбда функцията е безименна, едноредова функция, която приема един аргумент и безкраен брой параметри. Те могат да направят няколко аргумента, но само един от тях ще бъде изразен. Ламбда работа възстановява обект на капацитет, който може да бъде присвоен на всеки фактор и не може да съдържа никакви твърдения. В първия случай за определяне на процента е използвана „ламбда“, а във втория пример са изчислени „общи оценки“ за учениците. Синтаксисът, използването и примерите за типични „ламбда“ функции са разгледани в тази статия.