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Accepted
Brian Smith
Asked: 2024-01-20 16:33:20 +0800 CST

Use o método pipe para múltiplas operações

  • 772

Eu tenho o código abaixo

import pandas as pd
dat1 = pd.DataFrame({'col1' : ['A', 'B', 'A', 'C'], 'col2' : ['Z', 'Z', 'X', 'Y']})
Use_pipe = dat1.pipe(lambda x : x or x.to_csv('aa.csv'))

A última linha falha. Existe alguma maneira de fazê-lo funcionar, ou seja, passar simultaneamente valores Use_pipee salvar o dataframe usando pipe?

python-3.x

3 respostas

  1. Best Answer

    Uma opção é com a função também do pyjanitor :

    # pip install pyjanitor
import janitor
import pandas as pd
dat1.also(lambda df: df.to_csv('aa.csv')).pipe('whatever function')

    Você também pode simplesmente definir uma função e usá-la em seu pipe:

    def return_df(df, func, *args, **kwargs):
    func(df.copy(), *args, **kwargs)
    return df

dat1.return_df(lambda df: df.to_csv('aa.csv')).pipe(wateva)

    Outra forma seria usar uma tupla, juntamente com um índice (hacky):

    dat1.pipe(lambda df: (df, df.to_csv('aaa.csv'))[0]).pipe(wateva)
    • 1

  2. Para corrigir seu código você deve inverter as condições:

    Use_pipe = dat1.pipe(lambda x : not x.to_csv('aa.csv') or x)

    Outro truque poderia ser usar um ternário:

    import pandas as pd

dat1 = pd.DataFrame({'col1' : ['A', 'B', 'A', 'C'],
                     'col2' : ['Z', 'Z', 'X', 'Y']})

Use_pipe = dat1.pipe(lambda x : x if x.to_csv('aa.csv') else x)
    • 1

  3. Se você usar uma função nomeada, é possível:

    def f(x):
    x.to_csv('aa.csv')
    return x
    
Use_pipe = dat1.pipe(f)

    Saída:

    >>> Use_pipe
  col1 col2
0    A    Z
1    B    Z
2    A    X
3    C    Y
    • 0

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