如何使用Lambda刪除熊貓數據框的列？

Question

我從網上看到的代碼如下：

train_df = train_df.drop(['Ticket', 'Cabin'], axis=1)
test_df = test_df.drop(['Ticket', 'Cabin'], axis=1)

但是我想使其更短，所以我嘗試編寫如下代碼：

train_df,test_df=lambda x:x.drop(['Ticket','Cabin'],axis=1)

我得到錯誤：

TypeError：“函數”對象不可迭代

我想知道是否可以像我一樣使用lambda，或者第一個編碼已經是最好的編碼了？

Answer 1

因此，我可以看到想要這樣的邏輯。 在這種情況下，我會這樣做：

#put your dataframes into a tuple
dfs = (train_df, test_df)

可能真的很容易迭代，只是為了節省鍵入，如果您想向流程添加更多的數據框

dfs = map(lambda x: x.drop(['Ticket','Cabin'], axis=1), dfs)

它將完全按照您的意願進行。

請注意，如果您使用的是Python3，則map是惰性的，因此這樣做會更容易（通常也更Pythonic）：

dfs = [x.drop(['Ticket','Cabin'], axis=1) for x in dfs]

為了完整起見，出現錯誤的原因是因為：

train_df,test_df=lambda x:x.drop(['Ticket','Cabin'],axis=1)

只是一個函數，不會在您的數據幀上進行迭代。