パンダ列のラムダ解読

Question

こんにちはpython/pandasコミュニティ。 「world_rank」列を浮動小数点数に変換しようとしてから、kaggle.comからこのコードをコピーしました。コードは魔法のように機能しましたが、わかりません。

ラムダのコードを私に説明してください。

# convert university world rank columns to float (where necessary) 
f = lambda x: int((int(x.split('-')[0]) + int(x.split('-')[1]))/2) if len(str(x).strip()) > 3 else 
df_ranks['world_rank'] = df_ranks['world_rank'].str.replace('=','').map(
    f).astype('float') 

Answer 1

他にコードが存在しないことは確実ですか？

一行のラムダコード基本的に、これは言う：

#for every element in series df['world_rank'] 
def foo(x): 
    #if x actually contains 4 or more character(except whitespaces in front and end), i.e len > 3 
    if len(str(x).strip()) > 3: 
     #then do this with that element 'x' and return 
     return int((int(x.split('-')[0]) + int(x.split('-')[1]))/2) 
    #else if len < 4 
    else: 
     #do something else 
     return 

ここで、私はあなたが基本的な文字列とリストインデックス操作を認識していると仮定しています。

Answer 2

私は実際にはこれが悪いコードだと考えるので、すべての要素の内訳を避けています。

コードの目的は、40-50のような文字列を分割し、平均を40と50に戻すことです。 40のような数字もそれだけで処理されます。私はそれをどうやって行うのか2つのバリエーションを与えます。

は、データフレームdf

df = pd.DataFrame(dict(world_rank=['20-30', 40, '50', '60-63'])) 

df 

    world_rank 
0  20-30 
1   40 
2   50 
3  60-63 

pandas.Series.str

df.assign(
    world_rank=pd.DataFrame(
     df.world_rank.astype(str).str.strip().str.split('-').tolist() 
    ).astype(float).mean(1).astype(int) 
) 

    world_rank 
0   25 
1   40 
2   50 
3   61 

numpy

v = df.world_rank.values.astype(str) 
a = np.core.defchararray.split(v, '-').tolist() 
df.assign(world_rank=pd.DataFrame(a).astype(float).mean(1).astype(int)) 

    world_rank 
0   25 
1   40 
2   50 
3   61