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linkey apiacess
Asked: 2025-04-02 09:15:18 +0800 CST

melhor prática para dividir uma saída de tupla ao usar mapa no pandas?

  • 772

Tenho uma função que retorna múltiplas variáveis ​​e estou tentando mapeá-la para um dataframe para acelerar o processamento de dados. No entanto, quando executo o código, ele não descompacta os dados e os adiciona às colunas.

código

import pandas as pd

def last_3_divisions(number: int, divide_by: int):
    last_3 = {3: None, 2: None, 1: None}
    for x in range(3, 0,-1):
        number = number / divide_by
        last_3[x] = number 
    return last_3[3], last_3[2], last_3[1]

mydf = pd.DataFrame([8,6,7,5,3,0,9], columns=["mynum"])

mydf["d3"], mydf["d2"], mydf["d1"] = mydf["mynum"].map(lambda x: last_3_divisions(x, 2))

executar o código funciona bem e irá gerar uma saída, no entanto, quando tento enviar as tuplas para colunas diferentes, ele produz um erro de valor

ValueError: muitos valores para descompactar (esperado 3)

Como descompactar as tuplas para classificá-las em colunas diferentes?

python

1 respostas

  1. Best Answer

    O uso de map é geralmente usado para transformações para um valor por linha. Então, se você quisesse definir o número 8 na primeira linha para 7, você poderia usar map (digamos lambda x: x-1).
    No entanto, como você quer gerar 3 variáveis ​​separadas, você pode usar apply em vez de pd.Series.
    Sua abordagem de separar as colunas em suas próprias variáveis ​​funcionaria, mas é uma prática comum usar apenas dois colchetes para ilustrar colunas em pandas. Me avise se isso faz sentido.

    mydf["d3"], mydf["d2"], mydf["d1"] = mydf["mynum"].apply(
    lambda x: pd.Series(last_3_divisions(x, 2))
)
print(mydf)

mydf[["d3", "d2", "d1"]] = mydf["mynum"].apply(
    lambda x: pd.Series(last_3_divisions(x, 2))
)
print(mydf)
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