NumPy · 函数

分段应用

根据条件列表对数组分段应用不同的函数。

调用签名(数组, 条件列表, 函数列表)

分ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

定义 平方(值):
    返回 值 * 值

# 完整案例：按字段调用 分段应用
设 结果 = NumPy.分段应用(
    数组=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 数组;首次使用建议先 打印(...
    条件列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    函数列表=平方,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

数组可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入数组;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '数组';检查调用是否漏了这行

条件列表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '条件列表';检查调用是否漏了这行

函数列表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '函数列表';检查调用是否漏了这行

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

定义 平方(值):
    返回 值 * 值

# 完整案例：按字段调用 分段应用
设 结果 = NumPy.分段应用(
    数组=[1, 2, 3, 4],  # 必填；按函数业务含义传入 数组;首次使用建议先 打印(...
    条件列表="数量",  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    函数列表=平方,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
)
打印(结果)

# 进阶组合:分段应用 配合 NumPy 业务流使用
设 数据 = NumPy.数组([1, 2, 3, 4, 5])
设 结果 = NumPy.分段应用(
    数组=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    条件列表="数量",  # 必填
    函数列表=平方,  # 必填
)
设 总和 = NumPy.求和(数据)
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 3 个必填参数

## 参数 1: 数组
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = NumPy.分段应用()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = NumPy.分段应用(数组=[1, 2, 3, 4])

## 参数 2: 条件列表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = NumPy.分段应用()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = NumPy.分段应用(条件列表="数量")

## 参数 3: 函数列表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = NumPy.分段应用()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = NumPy.分段应用(函数列表=平方)
打印(结果)