Question

我有一个短代码如下。尝试使用.apply来调用函数。但它总是给我一个错误，说该函数不可调用。

def awesome_count():
    return 10
products['awesome'] = products['word_count'].apply(awesome_count())

AssertionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-45-493b4bfe94cc> in <module>()
----> 1 products['awesome'] = products['word_count'].apply(awesome_count())

C:\Users\twu\AppData\Local\Dato\Dato Launcher\lib\site-packages\graphlab\data_structures\sarray.pyc in apply(self, fn, dtype, skip_undefined, seed)
   1598         [0.0, 1.0, 2.0]
   1599         """
-> 1600         assert callable(fn), "Input function must be callable."
   1601 
   1602         dryrun = [fn(i) for i in self.head(100) if i is not None]

AssertionError: Input function must be callable.

有人可以帮帮我吗？

Answer 1

我认为有几件事可以帮助你解决这个问题。第一个是将“awesome_count”函数转换为lambda函数。假设awesome_count的目标是返回单词“awesome”出现的次数，我知道产品['word_count']包含单词和计数字典（即“and”=>＆gt; 5，“awesome” =＆gt; 2，“糟糕=”1“）。这里的辛苦工作已经为你完成了，因为你拥有产品中的所有计数['word_count']。唯一需要注意的是你这个词'重新寻找可能不存在于列表中。

def awesome_count():
   if 'awesome' in products['word_count']:
       return products['word_count']['awesome']
   else
       return 0L

这里的函数检查单词列表中是否有“awesome”。如果是，那么我们只返回产品['word_count'] ['awesome']（即真棒发生的次数）。如果'awesome'不存在，那么我们默认为0.

所以让我们把它变成一个lambda。基于他的路线：

products['awesome'] = products['word_count'].apply(awesome_count())

每次调用lambda函数都会传入产品['word_count']。在我们的lambda函数中，这将是x。

lambda x: x['awesome'] if 'awesome' in x else 0L

这与上面相同，但是采用lambda格式。所以将它结合起来：

products['awesome'] = products['word_count'].apply(lambda x: x['awesome'] if 'awesome' in x else 0L)

这会奏效，但我们可以做得更好。而不是硬编码'awesome'这个词，让我们使用更通用的东西：

word='awesome'
products[word] = products['word_count'].apply(lambda x: x[word] if word in x else 0L)

现在我们有一些非常通用的东西，我们可以插入任何单词。所以，假设我们有一个我们需要计算的单词列表。我们可以为列表中的所有内容执行此操作。

word_list = ['awesome','and','some','other','words']
for word in word_list:
    products[word] = products['word_count'].apply(lambda x: x[word] if word in x else 0L)

这是一个很好的通用解决方案，可用于任意数量的单词。快乐的编码。

Answer 2

您必须将每行发送到函数进行处理。所以函数需要接收一个参数然后进行处理。这就是你收到这样一个错误的原因。请注意，在这种情况下，您不需要函数的prentices，因为它解析整个SFrame 解决方案是这样的：

def awesome_count(x):
   if 'awesome' in x:
       return x['awesome']
   else
       return 0 

products['awesome'] = products['word_count'].apply(awesome_count)

Answer 3

您必须将user-defined or built-in function or method, or a class object传递给apply方法，如果您通过awesome_count()，则会将返回值（10）传递给apply方法，您必须删除括号：

def awesome_count():
    return 10
products['awesome'] = products['word_count'].apply(awesome_count)

Answer 4

我认为该函数已在lambda函数中调用。这段代码适合我：

import graphlab
sf = graphlab.SFrame({'a': [1, 2, 3]})

def awesome_count():
    return 10

sf['a2'] = sf['a'].apply(lambda x: awesome_count())

Answer 5

你的单词dictonary是这样的：

wordsdict = {"this":5, "is":2, "a":1, "really":4, "awesome":10, "string":12, "Awesome":20, "AWESOME":30, "yeah":1}

这就是你要问的：返回相关的计数。

def awesome_count(wordsdict):
   if 'awesome' in wordsdict:
       return wordsdict['awesome']

现在，您想要使用可能是潜在列名的单词列表来概括它：

products = graphlab.SFrame(...)

words = ["awesome", "great", "good", "fantastic"]

for word in words:
    products[word] = products['word_count'].apply(lambda x: x[word] if word in x)

Answer 6

您可以创建一个简单的函数来接受搜索文本和要搜索的关键字：

def word_count(search_text, search_word):
    word_count=search_text.split(" ").count(search_word)
    return word_count

然后使用lambda指定要搜索的单词：

products['ColumnWithTextToSearch'].apply(lambda x: word_count(x, 'awesome'))

Answer 7

我在同一课程中。

目标/意图：

目标是创建一个列产品['awesome']，其中每行包含相应产品的评论中出现的'awesome'一词的次数，如果评论未显示，则为0。一种方法是查看每一行'word_count'列并遵循以下逻辑：

如果'awesome'显示在特定产品的字数（产品行的SFrame）中，那么我们就知道评论中出现“真棒”的频率，如果'awesome'没有出现在字数中，然后它没有出现在评论中，我们应该在此评论中将'awesome'的计数设置为0。

理想方法：

products ['awesome'] = products ['word_count']。apply（awesome_count）

最后，我需要再做10个以上的话。

这对我有用，但仅限于 awesome 这个词。奇怪的。

定义功能真棒计数：（请参阅第一周的ipython笔记本以创建函数和if / then语句）

def awesome_count(x):
    if 'awesome' in x: 
        y=dict['awesome']
    else: y=0
    return y

以上作品。如果我调用它并查看数据集的头部，那么变量很棒。

如果我这样做：

def great_count(x):
    if 'great' in x: 
        y=dict['great']
    else: y=0
    return y

然后：

products['great'] = products['word_count'].apply(great_count)

我明白了：

TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-51-f51e1151a1bd> in <module>()
----> 1 products['great'] = products['word_count'].apply(great_count)

/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/graphlab/data_structures/sarray.pyc in apply(self, fn, dtype, skip_undefined, seed)
   1868         assert callable(fn), "Input function must be callable."
   1869 
-> 1870         dryrun = [fn(i) for i in self.head(100) if i is not None]
   1871         if dtype == None:
   1872             dtype = infer_type_of_list(dryrun)

<ipython-input-50-54d747d1e0e1> in great_count(x)
      4 def great_count(x):
      5     if 'great' in x:
----> 6         y=dict['great']
      7     else: y=0
      8     return y

TypeError: 'type' object has no attribute '__getitem__'

顺便说一句，我在iPhython Notebook中运行了所有这些。

call函数在python中使用.apply

7 个答案: