小编Fel*_*con的帖子

我有一长串pandas链式命令,例如:

df.groupby[['x','y']].apply(lambda x: (np.max(x['z'])-np.min(x['z']))).sort_values(ascending=False)

我希望能够跨多行呈现它,但仍然作为一个衬垫(不将结果保存到临时对象,或将lambda定义为函数)

我希望它看起来如何的一个例子:

df.groupby[['x','y']]
.apply(lambda x: (np.max(x['z'])-np.min(x['z'])))
.sort_values(ascending=False)

有可能这样做吗？(我知道'_'在python中有这个功能,但它似乎不适用于链式命令)

我最近一直在学习一些javascript,发现你可以在这样的数组中存储不同的数据类型:

var myArray = [12, 23.5, "hello", true]; 

我有一些Java背景,这在Java中是不可能的,因为你必须声明数据类型,否则你会得到一个错误(int myArray = blah blah blah)

所以我的问题是,在什么情况下你会使用它代替一个对象.例子很棒.谢谢.

由于我之前在我的脚本中做了一些切片,我最终得到了一个巨大的元组,如下所示:

(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, [102.37], [129.6], [190.64], [181.98], [192.79])

在上面的示例中,前7个项目是浮点数,另一个是包含每个元素的列表,这些列表也是浮点数.

我想摆脱列表并保留浮点数,以便我可以将所有值相加以计算6个月期间的平均股票价格.

实现这一目标的最pythonic方法是什么？