pandas.core.resample.Resampler.pipe

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

Применяет функцию с аргументами к объекту Resampler и возвращает результат.

Используйте .pipe, чтобы улучшить читаемость, объединяя функции, ожидающие объекты Series, DataFrame, GroupBy или Resampler. Вместо

>>> 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)  

можно написать

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

что гораздо понятнее.

Параметры:

func:callable или кортеж (callable, str)

Функция для применения к объекту Resampler или, альтернативно, кортеж (callable, data_keyword), где data_keyword — строка, указывающая 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.

Возвращает:

тип возвращаемого значения func.

См. также

Series.pipe

Применить функцию с аргументами к ряду.

DataFrame.pipe

Применить функцию с аргументами к датафрейму.

apply

Применить функцию к каждой группе вместо всего объекта Resampler.

Примечания

См. 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 каждого двухдневного периода за один проход, можно сделать

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