我想在新数据帧中为原始数据帧的每一行创建增强数据。
因此，我定义了要在应用程序中使用的增强方法，如下所示：
def augment(row: pd.Series, column_name: str, target_df: pd.DataFrame, num_samples: int):
# print(type(row))
target_df_start_index = target_df.shape[0]
raw_img = row[column_name].astype('uint8')
bin_image = convert_image_to_binary_image(raw_img)
bin_3dimg = tf.expand_dims(input=bin_image, axis=2)
bin_img_reshaped = tf.image.resize_with_pad(image=bin_3dimg, target_width=128, target_height=128, method="bilinear")
for i in range(num_samples + 1):
new_row = row.copy(deep=True)
if i == 0:
new_row[column_name] = np.squeeze(bin_img_reshaped, axis=2)
else:
aug_image = data_augmentation0(bin_img_reshaped)
new_row[column_name] = np.squeeze(aug_image, axis=2)
# display.display(new_row)
target_df.loc[target_df_start_index + i] = new_row
# print(target_df.shape)
# display.display(target_df)
当我按如下方式调用它时，一切正常：
tmp_df = pd.DataFrame(None, columns=testDF.columns)
augment(testDF.iloc[0], column_name='binMap', target_df=tmp_df, num_samples=4)
augment(testDF.iloc[1], column_name='binMap', target_df=tmp_df, num_samples=4)
但是，当我使用"apply"方法尝试时，我得到了打印或显示工作正常，但结果数据帧显示错误
tmp_df = pd.DataFrame(None, columns=testDF.columns)
testDF.apply(augment, args=('binMap', tmp_df, 4, ), axis=1)
这是应用调用后 o/p 数据的样子 -
,data
<Error>, <Error>
<Error>, <Error>
我做错了什么？
你的测试非常好，谢谢你的清晰阐述。 我很高兴成为你的橡皮鸭。
在测试 A 中，您(成功)搞砸了testDF.iloc[0]和[1]， 使用一种 Fortran 风格的 API 对于 augment()，留下副作用会导致tmp_df。
测试 B 经过精心构造，以 除了.apply()调用外，保持"相同"。 那么让我们看看，有什么不同？ 很难说。 让我们去检查文档。
哦，对了！ 我们正在使用 .apply() API， 所以我们最好遵循它。 最后它解释道：
返回：系列或数据帧
沿数据帧的给定轴应用 func 的结果。
但你提供的却是return None。
现在，我不是来评判的 是否有副作用最好 在目标df- 这取决于你。 但是 .apply() 会被弯曲变形 直到你给它一些好东西存储为自己的结果。 狩猎愉快！
微小的风格尼特。
你写的
args=('binMap', tmp_df, 4, )
提供 3 元组。写得更好
args=('binMap', tmp_df, 4)
正如所写，它倾向于建议 1 元组表示法。
尾随逗号什么时候有用？
- 在 1 元组中，它是必不可少的：
x = (7,) - 在多行字典/列表表达式中，它最大限度地减少了 git 差异，而稍后不可避免地会添加另一个条目("樱桃"？
fruits = [
'apple',
'banana',
]
这个变化对我有用——
def augment(row: pd.Series, column_name: str, target_df: pd.DataFrame, num_samples: int) -> pd.Series:
# print(type(row))
target_df_start_index = target_df.shape[0]
raw_img = row[column_name].astype('uint8')
bin_image = convert_image_to_binary_image(raw_img)
bin_3dimg = tf.expand_dims(input=bin_image, axis=2)
bin_img_reshaped = tf.image.resize_with_pad(image=bin_3dimg, target_width=128, target_height=128, method="bilinear")
for i in range(num_samples + 1):
new_row = row.copy(deep=True)
if i == 0:
new_row[column_name] = np.squeeze(bin_img_reshaped, axis=2)
else:
aug_image = data_augmentation0(bin_img_reshaped)
new_row[column_name] = np.squeeze(aug_image, axis=2)
# display.display(new_row)
target_df.loc[target_df_start_index + i] = new_row
# print(target_df.shape)
# display.display(target_df)
return row
并更新了调用以应用如下：
testDF = testDF.apply(augment, args=('binMap', tmp_df, 4, ), result_type='broadcast', axis=1)
谢谢@J_H。 如果有更好的方法来实现我正在做的事情，请随时提出改进建议。