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#2

sheeboard2023-05-18 21:05

df.tail(1)
df.iloc[-1:]
df.loc[index[-1]]

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#3

lxping082023-05-18 21:12

回复 2楼 sheeboard

没有用的版主，我对df进行矢量化操作，返回的值都没改变，很是困惑！循环很容易解决的事

#4

lxping082023-05-18 21:14

回复 2楼 sheeboard

对了如果按你这三种方法这三种表达式怎么表达，Python又当如何解析，很是不解！

#5

lxping082023-05-18 21:19

回复 2楼 sheeboard

对了，我外层还定义了个匿函数调用这个函数的，匿函数是矢量化运算的，而我问的对最后的索引的问题，外层的匿函数自变量与因变量是个映射关系的。

#6

sheeboard2023-05-18 21:35

传个测试文件，把需求详细写一下，如果方便模拟一下结果。

#7

lxping082023-05-18 21:46

回复 6楼 sheeboard

数据量太多了，跟循环的结果相比就差在最后的索引这行上

#8

sheeboard2023-05-18 21:48

不用全部，模拟几个也可以。

#9

lxping082023-05-19 11:30

想了种方法解决了这个问题，但我想应该不是最优的，后面有空再仔细琢磨琢磨搞出个最好的来！

#10

sheeboard2023-05-19 17:28

举例vectorize的用法，参考。

程序代码：

def avg_2_mod(x, y):
   """Calculate the average, unless x is 20
   If the value is 20, return a missing value
   """
   if (x == 20):
     return(np.NaN)
   else:
     return (x + y) / 2

print(avg_2_mod(df['a'], df['b'])) #直接用是错的

avg_2_mod_vec = np.vectorize(avg_2_mod)#这是对的
print(avg_2_mod_vec(df['a'], df['b']))

操作有多列作为参数的函数，不要直接用df作为参数。以我的经验一般都会卡在这里。

#11

东海ECS2023-05-19 20:52

以下是引用lxping08在2023-5-18 20:33:11的发言：

def get_pos (df):
......
如上面的，定义一个函数，数据类型就一DataFrame，进行向量化运算到len(df)-1也就是最后索引位置，怎么来定义这个位置。
想了很多办法都没法解决，最后是个IF语句来判断的,然后return的。如果对索引循环遍历的话很容易来判断的......

应该先设置index or cloumns 确定索引, 然后就可以了

#12

sheeboard2023-05-20 13:46

再写一个多列作为函数参数的apply,参考

def myfun(p1,p2):
return .......#复杂算法

df['c']=df.apply(lambda x: myfun(x['a'],x['b']),axis=1)

[此贴子已经被作者于2023-5-20 13:48编辑过]