.apply() 與 lambda x 的問題 - Cupoy

2020/03/11 下午 00:15

機器學習共學討論版

yicchen

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ml100-4

1. 關於apply函數的對象，grouped_df 跟 app_train['AMT_INCOME_TOTAL']有什麼差別?
2. 另外，lambda 函數作用的x是grouped_df裡面的什麼 ?

        (lambda x:(x-np.mean(x))/np.std(x))

附上程式碼：

grp = ['CNT_CHILDREN_GROUP', 'TARGET']

grouped_df = app_train.groupby(grp)['AMT_INCOME_TOTAL']

#1

app_train['AMT_INCOME_TOTAL_Z_BY_CHILDREN_GRP-TARGET'] = grouped_df.apply(lambda x:(x-np.mean(x))/np.std(x))

#2

app_train['AMT_INCOME_TOTAL_Z_BY_CHILDREN_GRP-TARGET'] = app_train['AMT_INCOME_TOTAL'].apply(lambda x:(x-np.mean(x))/np.std(x))

謝謝

回答列表

• 2020/03/11 下午 05:22
  徐正憲
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  1.將式子寫開

  app_train['A']=                                                             <==令一個變數名為A

  app_train.groupby(['B', 'C'])                                       <==計算要group by B和C

  ['D']                                                                                <==取app_train中的D欄位值

  .apply(lambda x:(x-np.mean(x))/np.std(x))        <==計算公式為(x-np.mean(x))/np.std(x)

  此處的grouped_df是為了計算時要groupby B和C

  app_train['AMT_INCOME_TOTAL']僅是取AMT_INCOME_TOTAL欄位值，不一樣

  2.從上面的拆解可以看出來x作用的是AMT_INCOME_TOTAL欄位

• 2020/03/17 上午 01:13
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，一句話解釋：

  
  

  grouped_df 是 app_train['AMT_INCOME_TOTAL'] 依照資料分組過後的結果，apply 會對每一組做相同的運算，運算會定義在 lambda 當中。具體拆解我覺得正憲的說明很好理解：）

  
  

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