python - 如何使用包含列表中值的字典扩展 pydatable 的列?
问题描述
我创建了一个示例数据表,
DT_EX = dt.Frame({'recency': ['current','savings','fixex','current','savings','fixed','savings','current'],
'amount': [4200,2300,1500,8000,1200,6500,4500,9010],
'no_of_pl': [3,2,1,5,1,2,5,4],
'default': [True,False,True,False,True,True,True,False]})
它可以被视为,
| recency amount no_of_pl default
-- + ------- ------ -------- -------
0 | current 4200 3 1
1 | savings 2300 2 0
2 | fixex 1500 1 1
3 | current 8000 5 0
4 | savings 1200 1 1
5 | fixed 6500 2 1
6 | savings 4500 5 1
7 | current 9010 4 0
[8 rows x 4 columns]
我正在按照以下步骤中的说明进行一些数据操作:
第 1 步:将两个新列添加到数据表中
DT_EX[:, f[:].extend({"total_amount": f.amount*f.no_of_pl,
'test_col': f.amount/f.no_of_pl})]
输出:
| recency amount no_of_pl default total_amount test_col
-- + ------- ------ -------- ------- ------------ --------
0 | current 4200 3 1 12600 1400
1 | savings 2300 2 0 4600 1150
2 | fixex 1500 1 1 1500 1500
3 | current 8000 5 0 40000 1600
4 | savings 1200 1 1 1200 1200
5 | fixed 6500 2 1 13000 3250
6 | savings 4500 5 1 22500 900
7 | current 9010 4 0 36040 2252.5
[8 rows x 6 columns]
第2步:
字典被创建为,并注意它的值存储在列表中
test_dict = {'discount': [10,20,30,40,50,60,70,80],
'charges': [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8]}
第 3 步:
使用上述 dict 创建的新数据表并附加到数据表 DT_EX 为,
dt.cbind(DT_EX, dt.Frame(test_dict))
输出:
| recency amount no_of_pl default discount charges
-- + ------- ------ -------- ------- -------- -------
0 | current 4200 3 1 10 0.1
1 | savings 2300 2 0 20 0.2
2 | fixex 1500 1 1 30 0.3
3 | current 8000 5 0 40 0.4
4 | savings 1200 1 1 50 0.5
5 | fixed 6500 2 1 60 0.6
6 | savings 4500 5 1 70 0.7
7 | current 9010 4 0 80 0.8
[8 rows x 6 columns]
在这里我们可以看到一个数据表,其中包含新添加的列(折扣、费用)
第4步:
正如我们所知,扩展函数可用于添加我试图在名为test_dict的字典中传递的列,
DT_EX[:, f[:].extend(test_dict)]
输出:
Out[18]:
| recency amount no_of_pl default discount discount.0 discount.1 discount.2 discount.3 discount.4 … charges.2 charges.3 charges.4 charges.5 charges.6
-- + ------- ------ -------- ------- -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- --------- --------- --------- --------- ---------
0 | current 4200 3 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
1 | savings 2300 2 0 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
2 | fixex 1500 1 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
3 | current 8000 5 0 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
4 | savings 1200 1 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
5 | fixed 6500 2 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
6 | savings 4500 5 1 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
7 | current 9010 4 0 10 20 30 40 50 60 … 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
[8 rows x 20 columns]
注意:在输出中,可以看到为每个字典键(折扣、费用)创建了大约 8 列(填充列表的每个元素),新添加的列总数为 16。
第 5 步:
我曾想过用numpy数组的值创建一个字典,
test_dict_1 = {'discount': np.array([10,20,30,40,50,60,70,80]),
'charges': np.array([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8])}
我已通过test_dict_1将功能扩展为
DT_EX[:, f[:].extend(test_dict_1)]
输出:
Out[20]:
| recency amount no_of_pl default discount charges
-- + ------- ------ -------- ------- -------- -------
0 | current 4200 3 1 10 0.1
1 | savings 2300 2 0 20 0.2
2 | fixex 1500 1 1 30 0.3
3 | current 8000 5 0 40 0.4
4 | savings 1200 1 1 50 0.5
5 | fixed 6500 2 1 60 0.6
6 | savings 4500 5 1 70 0.7
7 | current 9010 4 0 80 0.8
[8 rows x 6 columns]
在这一步,extend 获取了一个字典并将新列添加到 DT_EX。这是一个预期的输出。
那么,在这里我想了解第 4 步中发生了什么?为什么不从字典键中获取值列表来添加新列?为什么执行第 5 步案例?
你能写下你的评论/答案吗?
解决方案
您可以将字典包装在 Frame 构造函数中以获得所需的结果:
>>> DT_EX[:, f[:].extend(dt.Frame(test_dict))]
| recency amount no_of_pl default discount charges
-- + ------- ------ -------- ------- -------- -------
0 | current 4200 3 1 10 0.1
1 | savings 2300 2 0 20 0.2
2 | fixex 1500 1 1 30 0.3
3 | current 8000 5 0 40 0.4
4 | savings 1200 1 1 50 0.5
5 | fixed 6500 2 1 60 0.6
6 | savings 4500 5 1 70 0.7
7 | current 9010 4 0 80 0.8
[8 rows x 6 columns]
至于步骤 4 中发生的情况,应用以下逻辑:当我们为DT[]
调用评估字典时,我们将其简单地视为元素列表,其中列表中的每个项目都由相应的键命名。如果一个“项目”产生多个列,那么每个列都从键中获得相同的名称。现在,在这种情况下,每个“项目”又是一个列表,我们没有任何特殊规则来评估这些原语列表。所以他们最终会扩展成一个列列表,其中每列都是一个常数。
你是对的,最终结果看起来很违反直觉,所以我们可能想要调整DT[]
表达式内评估列表的规则。
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