Question

假设我有一个包含一列概率的数据框。现在，我创建了一个映射函数，如果概率>阈值，则返回1，否则返回0。现在要抓住的是，我想通过将阈值作为函数的参数来指定阈值，然后将其映射到pandas数据帧上

采用以下代码示例：

def partition(x,threshold):
    if x<threshold:
        return 0
    else:
        return 1

df=pd.DataFrame({'probability':[0.2,0.8,0.4,0.95]})
df2=df.map(partition) #how would this line work - is my doubt to be exact

即现在如何在地图函数中传递阈值？

Answer 1

我们可以使用Dataframe.applymap

df2 = df.applymap(lambda x: partition(x, threshold=0.5))

或者如果只有一列：

df['probability']=df['probability'].apply(lambda x: partition(x, threshold=0.5))

但这不是必需的。您可以这样做：

df2 = df.ge(threshold).astype(int)

我建议您看到it

Answer 2

您可以将lambda用于此目的：

def partition(x,threshold):
    if x<threshold:
        return 0
    else:
        return 1

df=pd.DataFrame({'probability':[0.2,0.8,0.4,0.95]})
df['probability']=df['probability'].map(lambda x: partition(x, threshold=0.5))

我们可以在函数映射使用多个参数的情况下应用pandas.map（）吗？

2 个答案: