if-else可以嵌套 【语句块A】和【语句块B】必须缩进 多向分支 格式: if 条件1: [代码段1] elif 条件2: [代码段2] ... elif 条件n: [代码段n] else: [else语句块] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 执行流程: 多选⼀ 如果满⾜条件1,执⾏【代码段1】,然后跳出if-elif语句,执⾏后续...
条件语句中的else 什么是else else 就是对于if条件不满足的时候执行另一个代码块的入口 功能 当if...
其中,这里 apply 接收了一个 lambda 匿名函数,通过一个简单的 if-else 逻辑实现数据映射。该功能十分简单,接收的函数也不带任何其他参数。 ②下面再来一个稍微复杂一点的案例,注意到年龄 age 列当前数据类型是小数,需要将其转换为整数,同时还有 0.9167 这种过小的年龄,所以要求接受一个函数,支持接受指定的最大和最...
现在,要向lambda函数添加多个if语句,我们不能像前面的例子那样直接在一行中添加。如果我们添加一个以上的if语句,或者添加一个elif语句,就会出现错误。df['Maths_spl Class'] = df["maths"].apply( lambda x: "No Need" if x>=5 elif x==5 "Hold" else "Need") Python Copy...
对DataFrame对象中的某些行或列，或者对DataFrame对象中的所有元素进行某种运算或操作，我们无需利用低效...
除了运算之外,我们还经常使用map和lambda进行数字格式转化 小数转化为百分数 要注意,转换之后, 原本的float型变成了str型,不能再进行计算。 指定小数位数 使用round()函数即可,最后一位会四舍五入 条件判断 很多人不知道其实lambda里面还可以加if else判断: ...
这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数: data.gender.apply(lambda x:'女性' if x is 'F' else '男性') 0 女性 1 男性 2 女性 3 女性 4 男性 5 女性 6 男性 7 男性 8 女性 9 女性 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 2)输入多列数据 ...
df['performance']=df['score'].apply(lambdascore:'优秀'ifscore>=90else'良好'if75<=score<90else'及格'if60<=score<75else'不及格')print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 这种方式具有更高的可读性,但在逻辑复杂的情况下,使用定义好的函数可能更为便于维护。
使用apply()和lambda进行条件判断 filtered_df = df[df['Age'].apply(lambda x: True if x >= 18 else False)] print(filtered_df) 输出结果为: Name Age 0 Alice 25 2 Charlie 30 在上面的代码中,我们使用了apply()函数将lambda表达式应用于Age列。lambda表达式的条件判断逻辑是:如果年龄大于等于18岁,...
在Python中，lambda函数是定义单行函数的便捷方式，无需命名，适用于需要函数的场景。lambda函数的格式为：lambda 参数:操作(参数)。例如，lambda x: x**2定义了一个匿名函数，用于求x的平方。lambda函数可以包含条件语句，如lambda x: 'a' if x < 5 else 'b'。这种函数在条件判断中很有用。匿名...