python - isinstance 替代覆盖默认值

Question

我的问题是关于isinstance函数的，但我会举一个例子：

我正在尝试在 pandas 中实现 min-max 标准化，特别是我需要能够设置任意最大值和最小值。

以下代码似乎有效：

def normalize_parameter(
    array, 
    fill_na=True, 
    min_bound=True, 
    max_bound=True,
    feature_range=(0, 1), 
    reverse=False
):
    """ Min-max normalization. 
    
    
    Parameters
    ----------
    array : pd.Series
        column to normalize
    fill_na : bool
        NaN policy: fillna with 0 (True) or not (False)
    min_bound, max_bound : bool
        min and max values, default (min, max values of an array)
    feature_range : tuple (min, max), default=(0, 1)
        scale of normalization
    reverse : bool, default=False
    """
    s = array.fillna(0) if fill_na else array
    if isinstance(min_bound, bool):
        min_bound = s.min()
    if isinstance(max_bound, bool):
        max_bound = s.max()
    print(f"{feature_range=}; bounds: {min_bound=}, {max_bound=}; nan policy: {fill_na=}")

    _min, _max = feature_range
    min_max_normalization = _min + ((s - min_bound) * (_max - _min) / (max_bound - min_bound))
    return 1 - min_max_normalization if reverse else min_max_normalization

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# takes min and max values of an array  
normalize_parameter(array)
# takes min value of an array and max value of 1
normalize_parameter(array, max_bound=1)

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但我觉得这部分特别可以改变并且更加pythonic。

if isinstance(min_bound, bool):
    min_bound = s.min()

我认为这会起作用：

min_bound = min_bound or s.min()

但它不是 if min_bound = 0as 0 == False。

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你认为有更好的方法还是我应该坚持isinstance？

标签： pythonpandas