【Python】详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析
lambda方法以及它在pandas模块当中的运用，熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率。导入模块与读取数据
我们第一步需要导入模块以及数据集
import pandas as pd
df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv")
df.head()
创建新的列
df['AvgRating'] = (df['Rating'] + df['Metascore']/10)/2
lambda方法就很多必要被运用到了，我们先来定义一个函数方法def custom_rating(genre,rating):
if 'Thriller' in genre:
return min(10,rating+1)
elif 'Comedy' in genre:
return max(0,rating-1)
elif 'Drama' in genre:
return max(5, rating-1)
else:
return rating
apply方法和lambda方法将这个自定义的函数应用在这个DataFrame数据集当中df["CustomRating"] = df.apply(lambda x: custom_rating(x['Genre'], x['Rating']), axis = 1)
axis参数的作用，其中axis=1代表跨列而axis=0代表跨行，如下图所示
筛选数据
pandas当中筛选数据相对来说比较容易，可以用到& | ~这些操作符，代码如下# 单个条件，评分大于5分的
df_gt_5 = df[df['Rating']>5]
# 多个条件: AND - 同时满足评分高于5分并且投票大于100000的
And_df = df[(df['Rating']>5) & (df['Votes']>100000)]
# 多个条件: OR - 满足评分高于5分或者投票大于100000的
Or_df = df[(df['Rating']>5) | (df['Votes']>100000)]
# 多个条件：NOT - 将满足评分高于5分或者投票大于100000的数据排除掉
Not_df = df[~((df['Rating']>5) | (df['Votes']>100000))]
电影的影名长度大于5的部分，要是也采用上面的方式就会报错df[len(df['Title'].split(" "))>=5]
output
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'
这里我们还是采用apply和lambda相结合，来实现上面的功能
#创建一个新的列来存储每一影片名的长度
df['num_words_title'] = df.apply(lambda x : len(x['Title'].split(" ")),axis=1)
#筛选出影片名长度大于5的部分
new_df = df[df['num_words_title']>=5]
当然要是大家觉得上面的方法有点繁琐的话，也可以一步到位
new_df = df[df.apply(lambda x : len(x['Title'].split(" "))>=5,axis=1)]
我们先要对每年票房的的平均值做一个归总，代码如下
year_revenue_dict = df.groupby(['Year']).agg({'Revenue(Millions)':np.mean}).to_dict()['Revenue(Millions)']
def bool_provider(revenue, year):
return revenue然后我们通过结合apply方法和lambda方法应用到数据集当中去
new_df = df[df.apply(lambda x : bool_provider(x['Revenue(Millions)'],
x['Year']),axis=1)]
.loc方法，它同时也可以和lambda方法联用，例如我们想要筛选出评分在5-8分之间的电影以及它们的票房，代码如下df.loc[lambda x: (x["Rating"] > 5) & (x["Rating"] < 8)][["Title", "Revenue (Millions)"]]
转变指定列的数据类型
astype方法来实现的，例如我们将“Price”这一列的数据类型转变成整型的数据，代码如下df['Price'].astype('int')
会出现如下所示的报错信息
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '12,000'
astype方法实现数据类型转换就会报错，因此我们还需要将到apply和lambda结合进行数据的清洗，代码如下df['Price'] = df.apply(lambda x: int(x['Price'].replace(',', '')),axis=1)
方法调用过程的可视化
这里用到的是tqdm模块，我们将其导入进来
from tqdm import tqdm, tqdm_notebook
tqdm_notebook().pandas()
然后将apply方法替换成progress_apply即可，代码如下
df["CustomRating"] = df.progress_apply(lambda x: custom_rating(x['Genre'],x['Rating']),axis=1)
output
当lambda方法遇到if-else
当然我们也可以将if-else运用在lambda自定义函数当中，代码如下
Bigger = lambda x, y : x if(x > y) else y
Bigger(2, 10)
output
10
if-else，这样写起来就有点麻烦了，代码如下df['Rating'].apply(lambda x:"低分电影" if x < 3 else ("中等电影" if x>=3 and x < 5 else("高分电影" if x>=8 else "值得观看")))
apply和lambda方法搭配使用往期精彩回顾 本站qq群955171419，加入微信群请扫码：
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