熊猫中的Lambda函数表示法

Question

前一段时间，我从用户那里收到了一个很棒的lambda函数。

actresses_modified['Winner_Count'] = actresses_modified.apply(lambda x: actresses_modified.Name.value_counts()[x.Name], axis=1)

将其应用于的数据帧如下所示：

    Year    Award           Winner  Name
2   1928    Best Actress    0.0     Louise Dresser
3   1928    Best Actress    1.0     Janet Gaynor
4   1928    Best Actress    0.0     Gloria Swanson
40  1929    Best Actress    0.0     Ruth Chatterton
41  1929    Best Actress    0.0     Betty Compson

问题是我忘记了它是如何工作的（我不得不离开这个“取乐”项目），更具体地说，正是[x.Name]发生了什么。

行actresses_modified.Name.value_counts()本身给了我数据框中所有女演员的人数。 [x.Name]在英语中是什么意思，它如何设法对数据框的“获胜者”列中每个人的名字旁边的所有1进行汇总，并返回正确的总获胜次数？ 同样重要的是，这种语法是否有名称？ 我的Google搜索结果显示为nada。

任何想法将不胜感激？

Answer 1

在这里，我不确定我是否在评论中表达了自己的意思。 因此， apply方法“沿DataFrame的输入轴应用功能”。 因此，为简单起见，我们假设有一个Actress对象集合，称为actresses_modified，它看起来像这样：

   actresses_modified = [<Actress>, <Actress>, <Actress>, <Actress>]

让我们假设这是Actress的定义方式：

class Actress:
    Name = "Some String"

因此，我们有了lambda函数，该函数将作为x应用于集合中的每个女演员。 value_counts()返回“包含唯一值计数的对象”。

因此，当我们为每个女演员调用value_counts() ，我们将获得女演员的按值计数。 让我们假设value_counts()返回一个包含女演员名称及其“ count”的字典，它看起来像这样：

counts = {
    'Jane Doe': 1,
    'Betty Ross': 3,
}

而且我们的Actress对象的女演员1的Name是“ Jane Doe”，因此当我们调用value_counts()[x.Name]我们正在做value_counts()[x.Name] counts["Jane Doe"] ，该返回值是1。