pandas 0.23 - Resampler.pipe()

pandas.core.resample.Resampler.pipe




pandas

pandas.core.resample.Resampler.pipe

Resampler.pipe(func, *args, **kwargs) [source]

इस Resampler ऑब्जेक्ट के तर्कों के साथ एक फ़ंक्शन func लागू करें और फ़ंक्शन का परिणाम लौटाएं।

संस्करण में नया 0.23.0।

जब आप श्रृंखला, DataFrames, GroupBy या Resampler ऑब्जेक्ट्स की अपेक्षा करते हैं, तो एक साथ काम करके पठनीयता में सुधार करना चाहते हैं। लिखने के बजाय

>>> h(g(f(df.groupby('group')), arg1=a), arg2=b, arg3=c)

तुम लिख सकते हो

>>> (df.groupby('group')
...    .pipe(f)
...    .pipe(g, arg1=a)
...    .pipe(h, arg2=b, arg3=c))

जो बहुत अधिक पठनीय है।

पैरामीटर:

func : callable or tuple of (callable, string)

इस Resampler ऑब्जेक्ट पर लागू करने के लिए फ़ंक्शन या, वैकल्पिक रूप से, (callable, data_keyword) tuple जहां data_keyword करने योग्य कीवर्ड को दर्शाता है जो Resampler ऑब्जेक्ट की अपेक्षा करता है।

args : iterable, वैकल्पिक

स्थिति संबंधी तर्क func में पारित हो गए।

kwargs : तानाशाही, वैकल्पिक

कीवर्ड दलीलों का एक शब्दकोश func में पारित हो गया।

यह दिखाता है:
object : the return type of func.

यह भी देखें

pandas.Series.pipe
एक श्रृंखला के तर्कों के साथ एक फ़ंक्शन लागू करें
pandas.DataFrame.pipe
डेटाफ़्रेम के तर्कों के साथ एक फ़ंक्शन लागू करें
apply
फुल रेसमलर ऑब्जेक्ट के बजाय प्रत्येक ग्रुप में फंक्शन लागू करें।

टिप्पणियाँ

here और देखें

उदाहरण

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]},
...                   index=pd.date_range('2012-08-02', periods=4))
>>> df
            A
2012-08-02  1
2012-08-03  2
2012-08-04  3
2012-08-05  4

प्रत्येक 2-दिन की अवधि और एक पास में न्यूनतम मूल्य के बीच अंतर प्राप्त करने के लिए, आप कर सकते हैं

>>> df.resample('2D').pipe(lambda x: x.max() - x.min())
            A
2012-08-02  1
2012-08-04  1