BaşlayınÜcretsiz başlayın

.apply()'ın basit kullanımı

Hadi .apply() ile biraz pratik yapalım!

Sana, öğrencilerin performanslarını ve arka plan bilgilerini içeren tam scores veri kümesi verildi.

Görevin, prevalence() fonksiyonunu tanımlayıp scores DataFrame'indeki groups_to_consider sütunlarına uygulamak. Bu fonksiyon, verilen bir sütun için en yaygın grup/kategoriyi döndürmeli (ör. lunch sütununda en yaygın kategori standard ise, prevalence() standard döndürmeli).

functools modülünden reduce() fonksiyonu zaten içe aktarıldı.

İpucu: pd.Series Iterable bir nesnedir. Bu nedenle, üzerinde standart işlemleri kullanabilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Kodlama Mülakatı Soruları Pratiği

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Geçilen series nesnesindeki benzersiz öğeler ve onların sayılarından oluşan bir demet (tuple) listesi oluştur.
  • reduce() kullanarak en yüksek sayıya sahip demeti çıkar.
  • En yüksek sayıya sahip öğeyi döndür.
  • prevalence fonksiyonunu groups_to_consider ile belirtilen sütunları kullanarak scores DataFrame'ine uygula.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

def prevalence(series):
    vals = list(series)
    # Create a tuple list with unique items and their counts
    itms = [(____, ____) for x in set(____)]
    # Extract a tuple with the highest counts using reduce()
    res = reduce(lambda x, y: ____, ____)
    # Return the item with the highest counts
    return ____[____]

# Apply the prevalence function on the scores DataFrame
result = scores[groups_to_consider].____
print(result)
Kodu Düzenle ve Çalıştır