Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Ознайомлення з Функціями Lambda | Ознайомлення з індексацією та вибором даних
Просунуті Техніки в Pandas

bookОзнайомлення з Функціями Lambda

Іноді виникає необхідність встановити певні умови для індексів. У таких випадках слід використовувати функцію lambda всередині iloc[].

Розглянемо, що можна зробити за допомогою lambda:

data.iloc[lambda x: x.index < 5]

Цей код виведе перші п’ять рядків набору даних, тобто рядки з індексами 0, 1, 2, 3 та 4.

  • lambda xx є аргументом, з яким буде виконуватися робота (елемент набору даних);
  • x.index — отримання значень індексів рядків;
  • x.index < 5 — умова, за якою відбувається вибірка даних. У цьому випадку будуть обрані лише рядки з індексами менше 5.
Завдання

Swipe to start coding

Ваше завдання — розділити дані на дві групи: одна містить рядки з парними індексами, інша — з непарними. Дотримуйтесь такого алгоритму:

  1. Імпортуйте бібліотеку pandas з псевдонімом pd.
  2. Зчитайте csv-файл.
  3. Виберіть лише рядки з парними індексами:
    • Застосуйте атрибут .iloc[] до data;
    • Усередині атрибута .iloc[] використайте функцію lambda з аргументом x;
    • Встановіть умову для перевірки, чи є число парним (якщо не знаєте як це зробити, перегляньте підказку).
  4. Виберіть лише рядки з непарними індексами:
    • Застосуйте атрибут .iloc[] до data;
    • Усередині атрибута .iloc[] використайте функцію lambda з аргументом x;
    • Встановіть умову для перевірки, чи є число непарним (якщо не знаєте як це зробити, перегляньте підказку).
  5. Виведіть дані:
    • Виведіть перші п’ять рядків з парними індексами (even);
    • Виведіть останні п’ять рядків з непарними індексами (odd).

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 5
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain how lambda functions work in this context?

What other conditions can I use with lambda inside iloc[]?

Can you give more examples of using lambda with iloc[]?

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

bookОзнайомлення з Функціями Lambda

Свайпніть щоб показати меню

Іноді виникає необхідність встановити певні умови для індексів. У таких випадках слід використовувати функцію lambda всередині iloc[].

Розглянемо, що можна зробити за допомогою lambda:

data.iloc[lambda x: x.index < 5]

Цей код виведе перші п’ять рядків набору даних, тобто рядки з індексами 0, 1, 2, 3 та 4.

  • lambda xx є аргументом, з яким буде виконуватися робота (елемент набору даних);
  • x.index — отримання значень індексів рядків;
  • x.index < 5 — умова, за якою відбувається вибірка даних. У цьому випадку будуть обрані лише рядки з індексами менше 5.
Завдання

Swipe to start coding

Ваше завдання — розділити дані на дві групи: одна містить рядки з парними індексами, інша — з непарними. Дотримуйтесь такого алгоритму:

  1. Імпортуйте бібліотеку pandas з псевдонімом pd.
  2. Зчитайте csv-файл.
  3. Виберіть лише рядки з парними індексами:
    • Застосуйте атрибут .iloc[] до data;
    • Усередині атрибута .iloc[] використайте функцію lambda з аргументом x;
    • Встановіть умову для перевірки, чи є число парним (якщо не знаєте як це зробити, перегляньте підказку).
  4. Виберіть лише рядки з непарними індексами:
    • Застосуйте атрибут .iloc[] до data;
    • Усередині атрибута .iloc[] використайте функцію lambda з аргументом x;
    • Встановіть умову для перевірки, чи є число непарним (якщо не знаєте як це зробити, перегляньте підказку).
  5. Виведіть дані:
    • Виведіть перші п’ять рядків з парними індексами (even);
    • Виведіть останні п’ять рядків з непарними індексами (odd).

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 5
single

single

some-alt