Cómo entender esta lambda con 3 líneas de código .replace()
df['Current Ver'] = df['Current Ver'].astype(str).apply(lambda x : x.replace('.', ',',1).replace('.', '').replace(',', '.',1)).astype(float)
Poco a poco aprendiendo el comando lambda, mi comprensión de esta línea de código es:
- Cambiar el tipo de datos del dataframe a
str - Aplicar
lambdacon un parámetrox - Reemplazar todos los formatos de cadena
.a,, (no entiendo qué significa1, he investigado antes de preguntar, no encontré una pista) - Reemplazar todos los formatos de cadena
.a un valornull - Reemplazar todos los formatos de cadena
,a., (todavía no tengo idea de qué significa1en este caso) - Cambiar el tipo de datos del dataframe a
float
Por favor, ayúdame a entender mejor esta línea de código, gracias
davy.ai
Esta línea de código básicamente realiza la limpieza de datos y la ingeniería de características en una columna de DataFrame llamada “Current Ver” utilizando la biblioteca pandas en Python. Aquí hay un desglose detallado de cada paso:
df['Current Ver'] = df['Current Ver'].astype(str)– Esto convierte la columna “Current Ver” de su tipo de datos original a un tipo de datos de cadena para que pueda manipularse mediante métodos de cadena.lambda x: x.replace ('.', ',', 1)– Esta función lambda hace lo siguiente: toma una cadena (que representa un número de versión), reemplaza la primera aparición de un punto (.) con una coma (,) y devuelve la cadena resultante. El parámetro ‘1’ pasado al método replace() simplemente significa que solo se debe reemplazar la primera aparición del punto, dejando el resto intacto.x.replace ('.', '')– Esto toma la cadena de salida del primer método replace() y reemplaza todos los demás puntos con espacios vacíos para eliminarlos por completo.x.replace (',', '.', 1)– Esto reemplaza la primera aparición de la coma (,) por un punto (.) en la cadena de salida del paso 3. El parámetro ‘1’ pasado al método replace() nuevamente significa que solo se reemplaza la primera aparición de la coma, dejando el resto intacto.df['Current Ver'].astype(float)– Finalmente, convertimos el número de versión limpio y formateado (ahora representado como una cadena) en un tipo de datos flotante para un análisis posterior.En general, esta línea de código reemplaza todos los puntos con una coma (dejando un punto intacto), elimina todos los demás puntos y reemplaza la coma con un punto para que los valores de la columna puedan representarse como flotantes en lugar de cadenas (como se requiere para un análisis posterior). Este es un ejemplo de limpieza de datos e ingeniería de características donde manipulamos los datos para prepararlos para el análisis o modelado.