pandas.core.resample.Resampler.pipe

最终 重采样器。管道( func , * args , ** kwargs )

将func带有参数的对象应用于此 Resampler 对象并返回其结果。

当您希望通过将需要 Series、DataFrames、GroupBy 或 Resampler 对象的函数链接在一起来提高可读性时，请使用.pipe。而不是写作

>>> h = lambda x, arg2, arg3: x + 1 - arg2 * arg3
>>> g = lambda x, arg1: x * 5 / arg1
>>> f = lambda x: x ** 4
>>> df = pd.DataFrame([["a", 4], ["b", 5]], columns=["group", "value"])
>>> h(g(f(df.groupby('group')), arg1=1), arg2=2, arg3=3)  

你可以写

>>> (df.groupby('group')
...    .pipe(f)
...    .pipe(g, arg1=1)
...    .pipe(h, arg2=2, arg3=3))  

这更具可读性。

参数：

func callable 或 (callable, str) 的元组

应用于此 Resampler 对象的函数，或者一个(callable, data_keyword)元组，其中data_keyword是一个字符串，指示需要 Resampler 对象的可调用对象的关键字。

args可迭代，可选

传递给func 的位置参数。

kwargs字典，可选

传递给func的关键字参数的字典。

返回：

func的返回类型。

也可以看看

Series.pipe

将带有参数的函数应用于一系列。

DataFrame.pipe

将带有参数的函数应用于数据框。

apply

将函数应用于每个组而不是整个重采样器对象。

笔记

在这里查看更多内容

例子

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]},
...                   index=pd.date_range('2012-08-02', periods=4))
>>> df
            A
2012-08-02  1
2012-08-03  2
2012-08-04  3
2012-08-05  4

要一次获取每个 2 天期间的最大值和最小值之间的差异，您可以执行以下操作

>>> df.resample('2D').pipe(lambda x: x.max() - x.min())
            A
2012-08-02  1
2012-08-04  1