Pandad on nii sagedased rakendused, et võib olla kasulikum loetleda asju, mida nad ei suuda teha, mitte neid, mida nad suudavad. Teie andmed elavad praktiliselt selles tööriistas. Pandad aitavad teil andmeid puhastada, teisendada ja analüüsida. 'Lambda' on alternatiivne viis funktsiooni defineerimiseks tavakeeles. Kasutades sõna 'lambda', saate funktsiooni otse määratleda. See tähendab, et teatud andmetele funktsiooni rakendamiseks saate kasutada Pythoni koodi ühte lauset. Kuigi avaldis võib võtta rohkem kui ühe parameetri, on lambda-funktsioon piiratud ühega. Väljendit hinnatakse ja sellele antakse tulemus. Pythoni Pandas kasutab 'lambda' funktsiooni, et lahendada mitmesuguseid andmeuuringutega seotud probleeme. Panda DataFrame'is saame kasutada funktsiooni 'lambda' nii ridade kui ka veergude jaoks.
“Lambda” käivitab teie programmi väga skaleeritavas tehnoloogiaettevõttes ja haldab kogu arvutivarade haldust. See hõlmab värskenduste juurutamist, võimsuse ettevalmistamist, automaatset skaleerimist, koodi analüüsi ja salvestamist ning serveri- ja tööhooldust. Väike mahutavus ainult ühe liigendiga on Panda lambda funktsioon. 'Lambda' võimed võivad toimida ka olukordades, kus neid ei nimetata. „Lambda” tähistab funktsiooni märksõna. Rakendamist vajava funktsiooni kehaosa tähistab teine x. Märksõna peab olema 'lambda' ja see on kohustuslik, kuid argumendid ja sisu võivad olenevalt asjaoludest erineda. Funktsiooniobjektide tagastamine on võimalik lambda funktsioonidega.
Lambda funktsiooni süntaks:
Näide 1: DataFrame'i kasutamine lambda meetodi käivitamiseks uuele veerule, rakendades meetodit assign()
Pandad kasutavad 'Lambda' lähenemisviisi erinevate teabetöötlusprobleemide lahendamiseks. Lühifunktsiooni, 'Lambda' meetodit saab kasutada ka anonüümselt, mis tähendab, et see ei vaja nime. “Lambda” meetodit saab kasutada minimaalsete programmide kirjutamiseks ja lihtsate probleemide lahendamiseks. Kõrge järgu funktsioone toetavates keeltes on „lambda” avaldised või „lambda” tehnikad lihtsalt käskude tükid, mida saab määrata muutujatele, edastada argumendina või tuua funktsioonikutsest. Need on pikka aega olnud programmeerimise komponent. Alustades selle artikli esimesest näitest, on koodi täitmise põhitingimuseks vajalike teekide laadimine. Pandade raamatukogu on see, mida me vajame. Selle laadimiseks peame looma rea 'import pandad pd-na'. Nüüd loome oma andmeraami.
Selles näites nimetatakse meie andmeraami „õpilasteks”. Meie andmeraam saab seejärel kaks täiendavat veergu. Esimene veerg kannab nime 'Nimed' ja teine 'Marks'. Mõlemad veerud sisaldavad teatud väärtusi. Esimese veeru “Alvin”, “Watson”, “Thomas” ja “Noah” jaoks on järgmised väärtused ning teise veeru “Marks” väärtused. Meil on '400', '360', '430' ja '290'. Nüüd loob see meie DataFrame'i, kasutades 'pd.DataFrame'.
Seejärel jõuame suure osa oma koodist, kus kasutame uue ühe veeru loomiseks meetodit 'assign()' koos 'lambdaga'. Funktsiooni „Lambda” rakendatakse meetodi „dataframe.assign()” kaudu ainult ühele veerule. Lambda on täiendav meetod funktsioonide kirjeldamiseks tavakeeles. Lambda abil saate funktsiooni otse määratleda. See tähendab, et teatud andmetele funktsiooni rakendamiseks saate kasutada ühte Pythoni koodi rida. Nüüd määrame oma andmeraamis uue veeru 'Protsent', kasutades meetodit 'assign()'.
Veerus “Mark” kasutati “lambda” protseduuri. Õpilaste protsendid arvutatakse lambda funktsiooni abil ja seejärel hoitakse uude veergu, mis on 'Protsent'. Valem, mida kasutame protsendi määramiseks lambda abil, on 'punktid või koguhinded, mis on 500 ja korrutatud 100-ga', mis annab õpilase täpse protsendi ja kuvab selle andmeraami veerus 'protsent'. 'print(andmeraam)' kuvab nüüd andmeraami ekraanil.
Saame vaadata selle koodi tulemust. Sellel pildil kuvatakse kolme veeruga andmeraam. Esimeses veerus on õpilase nimi ja teises veerus õpilase hinded. Kasutades meetodit 'assign()' ja funktsiooni 'lambda' kolmanda veeru 'protsendi' koostamiseks, saame määrata õpilase protsendid ja seejärel lisada need protsendid kolmandasse veergu, mida andmeraamis nimetatakse 'protsent' . Väärtused, mis saadi protsendiveergude jaoks valemiga, olid “80”, “72”, “86” ja “58”. Selles andmeraamis on indeksi suurus '4'.
Näide 2: Lambda funktsiooni rakendamine assign() meetodi kasutamiseks mitmes veerus
Pandas DataFrame'i assign() tehnika võimaldab meil kasutada Lambda funktsiooni paljudes veergudes. Iga kord, kui on vaja uut funktsiooni, näiteks lambda- või sortimisfunktsiooni, võime selle vabalt lisada. Panda andmeraami veerge ja ridu saab töödelda lambda-funktsiooniga. Selle stsenaariumi korral alustame andmeraami genereerimisega. „Õpilase tulemus” on andmeraami nimi. Selles andmeraamis on neli veergu. Esimene veerg, mis meil on, on 'Nimed'. Teine veerg on 'Python'. Kolmanda veeru nimi on 'Data_structure'. Neljanda nimi on “Calculus”.
Nendes veergudes oleme loetlenud mõned väärtused. Veeru 'Nimed' jaoks on meil nimekiri mõne õpilase nimedest 'Willow', 'Alice', 'Edward' ja 'Amelia'. Püütoni '96', '40', '98' ja '98' märgistused on esitatud teises veerus olevate väärtustega. Kolmanda veeru väärtused on '86', '56', '73' ja '90' ning neljanda veeru jaoks on meil '90', '33', '88' ja '78'. Nüüd kasutage andmeraami loomiseks 'pd.DataFrame'.
Nüüd lisame oma andmeraamile uue veeru, kasutades määramismeetodit. Uus veerg kannab pealkirja “Hinne kokku”. Uue veeru nimi on 'Total_marks'. Üldiste hinnete saamiseks kasutasime funktsiooni „Lambda” mitmel teemaveerul, sealhulgas Python, andmestruktuur ja arvutus. See funktsioon lisab kõigi kolme õppeaine hinded ja kuvab need veerus 'Total_marks'. 'print(andmekaader)' kuvab lõpuks andmeraami ekraanil.
Seekord saime sellise tulemuse. Funktsioon „Lambda” annab suurepärase tulemuse, kui seda kasutatakse mitmes veerus. Määrame oma andmeraamile uue veeru „Total_marks”, kasutades määramismeetodit, et saaksime selles veerus kuvada õpilase kogutulemuse. Lõpuks näeme, et veerus „Hinnete kogusumma” kuvatakse kõigi kolme aine kogutulemused. Hindade kogusumma veergude arvud arvutati kolme veeru väärtuste liitmise teel, kasutades lambda „272”, „129”, „259” ja „266”.
Järeldus
Pythoni programmeerimiskeeles on lambda-funktsioon nimetu üherealine funktsioon, mis võtab ühe argumendi ja lõpmatu arvu parameetreid. Nad võivad esitada mitu argumenti, kuid neist esitatakse ainult üks. Lambda töö taastab võimsusobjekti, mis võib olla määratud mis tahes tegurile ja mis ei suuda sisaldada väiteid. Esimesel juhul kasutati protsendi määramiseks lambdat ja teisel näitel õpilastele arvutati kokku hinded. Selles artiklis käsitletakse tüüpiliste 'lambda' funktsioonide süntaksit, kasutamist ja näiteid.