是否可以跨多行分割一系列熊貓命令？

Question

我有連鎖命令大熊貓的長字符串，例如：

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

而且我希望能夠展示它橫跨多行，但仍然作爲一個襯墊（不保存結果到一個臨時對象，或定義lambda作爲一個功能）

的我怎麼會喜歡看一個例子：

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

是否可以這樣做呢？ （我知道'_'在python中有這個功能，但它似乎不能用於鏈接命令）

Answer 1

在Python中，您可以通過以反斜線結束行或通過包含表達式來繼續下一行括號內。

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

或

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

Answer 2

纏繞長行的優選方式是通過使用括號內，括號和大括號Python的暗示 線延續。通過在 括號中包裝表達式，長行 可以分成多行。這些應優先用於使用反斜槓 爲續行

從https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#id19

所以可以更好地：

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

最後打印的表達變量「_」是已知的唯一的在Python控制檯，因此如果沒有明確的歸屬，則不能在腳本/模塊中用於此目的。

Answer 3

因爲這有一個命令的性質，我可能會對其進行格式化接近你的榜樣，像這樣：

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

我花了很長的時間才能實現點之前，我可以打破這些表情，這通常比打破圓括號更可讀（同樣適用於「某些長字符串」.format（））。

如果這更像是一種表達的評價，我會包裹在括號中的整個事情，這被認爲是更「Python化」比續行標誌：

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