熊猫，lambda中的比较

Question

我有一个函数，该函数返回具有许多唯一值<= 100的pandas数据框列的名称：

cols_unique = list(df[cols].loc[:, df[cols].apply(lambda x: x.nunique()) <= 100])

我想更改它，以返回唯一值小于等于值总数的50％的列名，我的尝试是：

cols_unique = list(df[cols].loc[:, df[cols].apply(lambda x: x.nunique() <= x.count()/2]))

但这不起作用。

如何在lambda函数中进行比较？

Answer 1

IIUC，您可以尝试：

cols_unique = list(df[cols].loc[:, df[cols].apply(lambda x: x.nunique() <= len(df) / 2)])

如果您愿意使用不使用lambda函数的替代方法，则可以尝试：

 list(cols[df[cols].nunique().le(len(df) // 2)])