Ρώτησα το ChatGPT :Τι διαφορά μεταξύ της συνάρτησης agg() και aggregate() στα panda

Ρώτησα το ChatGPT: Ποια διαφορά μεταξύ της συνάρτησης agg() και aggregate() στα panda

σωστή απάντηση

Πρώτον, η σωστή απάντηση:

Σύμφωνα με την επίσημη τεκμηρίωση των πάντα:

Το agg είναι ένα ψευδώνυμο για το aggregate. Ας δούμε τον πηγαίο κώδικα των Pandas:

agg = aggregate

αυτές οι δύο λειτουργίες είναι ίδιες.

απάντηση chatgpt

τι λένε το chatgpt

Οι απαντήσεις ως εξής:

Στα panda, οι agg() και aggregate() είναι δύο παρόμοιες συναρτήσεις που χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση λειτουργιών συνάθροισης σε πλαίσια δεδομένων ή σειρές, αλλά με ορισμένες διαφορές:

1. Όνομα: agg() είναι ψευδώνυμο για aggregate(). Οι δύο λειτουργίες έχουν την ίδια λειτουργικότητα αλλά ονομάζονται διαφορετικά.
2. Χρήση: Το agg() χρησιμοποιείται πιο συχνά από το aggregate(). Το aggregate() χρησιμοποιείται όταν η λειτουργία συνάθροισης απαιτεί τη διαβίβαση πρόσθετων παραμέτρων.
3. Είσοδος: Και οι δύο συναρτήσεις μπορούν να λάβουν ως είσοδο μια συνάρτηση, μια συμβολοσειρά ή μια λίστα συναρτήσεων ή συμβολοσειρών. Ωστόσο, το agg() επιτρέπει επίσης στην είσοδο να είναι ένα λεξικό που αντιστοιχίζει τα ονόματα στηλών στις συναρτήσεις συγκέντρωσης που θα εφαρμοστούν σε κάθε στήλη.
4. Έξοδος: Το agg() επιστρέφει μια σειρά ή ένα πλαίσιο δεδομένων, ανάλογα με την είσοδο, ενώ το aggregate() επιστρέφει ένα πλαίσιο δεδομένων.
5. Ταχύτητα: Το agg() είναι γενικά ταχύτερο από το aggregate() επειδή χρησιμοποιεί εσωτερικά διαφορετική διαδρομή κώδικα.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα για να φανεί η διαφορά στη χρήση:

import pandas as pd
 ​
 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 ​
 # Using agg()
 result1 = df.agg(['sum', 'mean'])
 ​
 # Using aggregate()
 result2 = df.aggregate({'A': 'sum', 'B': 'mean'})
 ​
 print(result1)
 print(result2)

Στο παραπάνω παράδειγμα, το agg() χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό του αθροίσματος και του μέσου όρου όλων των στηλών στο πλαίσιο δεδομένων, ενώ το aggregate() χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό του αθροίσματος της στήλης «Α» και του μέσου όρου της στήλης «Β».

Το πρώτο μέρος εξηγεί ότι τα ονόματα των δύο συναρτήσεων είναι διαφορετικά, αλλά η τελευταία εξήγηση είναι όλο και πιο λανθασμένη. Ο κωδικός που επιστρέφεται θα εκτελείται σωστά, αλλά μπορεί να μας δώσει λάθος αντίληψη, επειδή λαμβάνεται ο κώδικας που εκτελείται σωστά στη λάθος απάντηση.

Ας συνεχίσουμε τη δοκιμή : κάντε μια ερώτηση που είναι σαφώς λανθασμένη

τι κάνει η agg() αλλά δεν μπορεί να κάνει η aggregate()

Πλήρεις απαντήσεις ως εξής:

Αν και τα agg() και aggregate() είναι αρκετά παρόμοια, υπάρχουν μερικά πράγματα που μπορεί να κάνει ο agg() και δεν μπορεί να κάνει ο aggregate():

1. Εφαρμογή διαφορετικών συναρτήσεων συγκέντρωσης σε διαφορετικές στήλες: Το agg() σάς επιτρέπει να εφαρμόζετε διαφορετικές συναρτήσεις συγκέντρωσης σε διαφορετικές στήλες ενός πλαισίου δεδομένων περνώντας ένα λεξικό που αντιστοιχίζει τα ονόματα στηλών στις συναρτήσεις συγκέντρωσης που θα εφαρμοστούν σε κάθε στήλη. Για παράδειγμα, μπορείτε να εφαρμόσετε «άθροισμα» στη στήλη «Α» και «μέσο» στη στήλη «Β» σε μία κλήση agg(). Αυτό δεν είναι δυνατό με το aggregate(), το οποίο σας επιτρέπει μόνο να εφαρμόσετε την ίδια συνάρτηση συγκέντρωσης σε όλες τις στήλες.
2. Εφαρμογή πολλαπλών συναρτήσεων συγκέντρωσης σε μία στήλη: Το agg() σάς επιτρέπει να εφαρμόσετε πολλαπλές συναρτήσεις συγκέντρωσης σε μία στήλη ενός πλαισίου δεδομένων μεταβιβάζοντας μια λίστα συναρτήσεων συγκέντρωσης. Για παράδειγμα, μπορείτε να υπολογίσετε τόσο το «άθροισμα» και το «μέσο» της στήλης «Α» σε μία κλήση agg(). Αυτό δεν είναι δυνατό με το aggregate(), το οποίο σας επιτρέπει να εφαρμόσετε μόνο μία συνάρτηση συνάθροισης σε κάθε στήλη.
3. Εφαρμογή συναρτήσεων συγκέντρωσης σε μια σειρά: Το agg() μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εφαρμογή συναρτήσεων συγκέντρωσης σε μια σειρά pandas, ενώ το aggregate() μπορεί να χρησιμοποιηθεί μόνο σε πλαίσια δεδομένων. Αυτό μπορεί να είναι χρήσιμο όταν θέλετε να υπολογίσετε το αποτέλεσμα μιας συγκεκριμένης συνάρτησης συγκέντρωσης σε μια στήλη ή σειρά.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα για να φανεί η διαφορά:

import pandas as pd
 ​
 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
 ​
 # Using agg() to apply different aggregation functions to different columns
 result1 = df.agg({'A': 'sum', 'B': 'mean'})
 ​
 # Using agg() to apply multiple aggregation functions to a single column
 result2 = df.agg({'A': ['sum', 'mean']})
 ​
 # Using agg() to apply an aggregation function to a series
 result3 = df['A'].agg('sum')
 ​
 # Using aggregate() to apply the same aggregation function to all columns
 result4 = df.aggregate('sum')
 ​
 print(result1)
 print(result2)
 print(result3)
 print(result4)

Στο παραπάνω παράδειγμα, το agg() χρησιμοποιείται για την εφαρμογή διαφορετικών συναρτήσεων συγκέντρωσης σε διαφορετικές στήλες, την εφαρμογή πολλαπλών συναρτήσεων συγκέντρωσης σε μια στήλη και την εφαρμογή μιας συνάρτησης συγκέντρωσης σε μια σειρά, ενώ το aggregate() χρησιμοποιείται μόνο για την εφαρμογή της ίδιας συνάρτησης συγκέντρωσης σε όλες τις στήλες.

Εάν δεν γνωρίζετε τη σωστή απάντηση, θα διαπιστώσετε ότι η απάντηση του ChatGPT είναι ακόμα πολύ καλή και ο κώδικας εκτελείται σωστά

Αλλά γνωρίζουμε ήδη ότι οι δύο λειτουργίες είναι ίδιες, Η απάντηση που δόθηκε παραπάνω μπερδεύει εντελώς την κατανόησή μας.

κάποιες σκέψεις

Το chatgpt είναι μόνο ένα μοντέλο μεγάλης γλώσσας που εκπαιδεύεται σε πολλά δεδομένα και έχει πραγματικά μεγάλα δεδομένα (πιθανώς όλα τα δεδομένα κειμένου που είναι διαθέσιμα αυτήν τη στιγμή) στην εκπαίδευση , το μοντέλο αναζητά αποτελέσματα από το δημοσιευμένο κείμενο άλλων ατόμων (εμπειρία). Αλλά το chatgpt δεν έχει ξέρετε πραγματικά για τι πράγμα μιλάει, γιατί είναι απλώς ένα μοντέλο γλώσσας, δεν αναλαμβάνει την ευθύνη για τα δικά του αποτελέσματα, επομένως δεν αλλάζει το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης.

Αλλά το chatgpt ως εργαλείο αναζήτησης θα βελτιώσει την αποτελεσματικότητά μας. Δεν θα αλλάξει το μέλλον, αλλά μπορεί να αλλάξει τον τρόπο πρόσβασης στις πληροφορίες.

Το Chargpt δεν είναι το μέλλον του ai, αλλά μπορεί να είναι ο δρόμος προς τα εμπρός.

Προτείνετε ένα άρθρο από τον Gary Marcus