我已经创建了一个示例datable作为。
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]})
而它可以看作是：
| 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]
我正在做一些数据操作，具体步骤如下。
第1步：在datable中添加两列新的数据，分别为
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]
Step2:
创建一个字典，注意它的值是： 存储在一个列表中
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：用上面提到的dict创建一个新的datatable，并将其追加到datatable DT_EX中，作为，。
用上面提到的dict创建一个新的datatable，并将其追加到datatable DT_EX中。
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]
这里我们可以看到一个数据表，里面有新添加的列（折扣，费用）。
第四步
我们知道extend函数可以用来增加列，我试着在字典中传递名为 检验口述 作为：
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： : 在这里，在输出中可以看到，有大约8列创建（列表中的每个元素被填写），为每个字典键（折扣，费用）和总的新增加的列是16。
第5步：建立字典键
我曾想过用numpy数组的值创建一个字典，如：
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])}
我已经通过了 test_dict_1 扩展功能为
DT_EX[:, f[:].extend(test_dict_1)]
的输出。
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]
在这一步中，extend取得了一个字典 并将新的列添加到DT_EX中，这是一个预期的输出。
所以，我想知道在第4步中发生了什么？为什么没有从一个字典键中取值列表来添加一个新的列？为什么步骤5的情况下被执行？
能否请你写下你的意见和答案？
你可以用Frame构造函数来包装字典，以得到想要的结果。
>>> 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]
至于第四步会发生什么，应用了以下逻辑： 当我们评估一个字典的时候 DT[] 调用，我们将其简单地视为一个元素列表，列表中的每个项目由相应的键命名。如果一个 "项 "产生多个列，那么每个列都从键中得到相同的名称。现在，在这种情况下，每个 "项 "又是一个列表，我们没有任何特殊的规则来评估这种基元列表。因此，它们最终会扩展成一个列的列表，其中每个列都是一个常量。
您说得没错，最终结果看起来很反常，所以我们可能需要调整在 DT[] 的表达方式。