python - python 3.6中的attrgetter函数

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也许对于你们大多数人来说，这将是一个愚蠢的问题，但我已经在谷歌中寻找一个好的答案，但我仍然不太明白这个函数(operator.attrgetter)的作用。

下一行代码是我认识的人使用此函数的一个示例:

df['diff'] = df['diff'].apply(attrgetter('n'))

其中 df['diff'] 是包含两个日期之间差异的列，输出只是一系列数字。

此时我不在乎你是否把这个问题限定得那么糟糕，只要你能帮助我理解它，谢谢......

Answer 1

我认为一个例子可以提供帮助。假设我们有一个像这样的数据框:

df = pd.DataFrame({'data1':['2019', '2020'], 'data2':['2018', '2018']})
df.data1 = pd.to_datetime(df.data1)
df.data2 = pd.to_datetime(df.data2)
df['diff'] = df.data1-df.data2

<小时/>

>>> df

       data1      data2     diff
0 2019-01-01 2018-01-01 365 days
1 2020-01-01 2018-01-01 730 days

diff 列的每个元素都是一个 Timedelta 对象:

>>> type(df['diff'].iloc[0])
pandas._libs.tslibs.timedeltas.Timedelta

Timedelta 对象具有属性days。假设我们希望在数据框中创建一个新列，其中包含数据框每一行的此属性的值。我们可以使用 attrgetter 来实现:

from operator import attrgetter
df['days_diff'] = df['diff'].apply(attrgetter('days'))

结果是:

       data1      data2     diff  days_diff
0 2019-01-01 2018-01-01 365 days        365
1 2020-01-01 2018-01-01 730 days        730