pandas.core.resample.Resampler.pipe

Resampler.pipe(func, *args, **kwargs) [source]

Применяет функцию func с аргументами к этому объекту Resampler и возвращает результат работы функции.

Добавлена в версии 0.23.0.

Используйте .pipe для повышения читаемости, объединяя функции, которые ожидают объекты Series, DataFrame, GroupBy или Resampler. Вместо записи

>>> h(g(f(df.groupby('group')), arg1=a), arg2=b, arg3=c)

Можно написать

>>> (df.groupby('group')
...    .pipe(f)
...    .pipe(g, arg1=a)
...    .pipe(h, arg2=b, arg3=c))

что значительно повышает читаемость.

Параметры:

func : callable или кортеж (callable, string) Функция, которая применяется к этому объекту Resampler или, альтернативно, (callable, data_keyword) кортеж, где data_keyword — строка, обозначающая ключевое слово callable , которое ожидает объект Resampler. args : итерируемый объект, необязательно позиционные аргументы, передаваемые в func. kwargs : словарь, необязательно словарь ключевых аргументов, передаваемых в func.

Возвращаемое значение:

object : the return type of func.

См. также

pandas.Series.pipe

Применить функцию с аргументами к серии

pandas.DataFrame.pipe

Применить функцию с аргументами к датафрейму

apply

Применить функцию к каждой группе вместо всего объекта Resampler.

Примечания

См. больше здесь

Примеры

>>> 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

Чтобы получить разницу между максимальным и минимальным значением в каждом двухдневном периоде за один проход, можно сделать следующее

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