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，我们无需利用低效笨拙的循环，DataFrame给我们分别提供了相应的直接而简单的方法，apply()和applymap()。其中apply()方法是针对某些行或列进行操作的，而applymap()方法则是针对所有元素进行操作的。
apply(lambda x: 'True' if x <= 4 else 'False') print (df) 查询结果如下,与案例1相同 (3) IF condition – strings 现在,我们创建一个仅包含Jon, Bill, Maria and Emma等文本内容的DataFrame,IF 条件如下: 当name是Bill时,填值 Match 当name不是Bill时,填值 Mismatch 实现代码如下: 代码语言:...
df['target’]= df[‘ovddays’].apply(lambda x : 1 if x>30 else 0) 4.多字段打是否标签---np.where 或者apply、lambda 函数结合都可以 例子:增加一列变量,申请次数大于50并且放款次数小于10次的客户,标签为1,否则为0。代码这样写: df['type']=np.where( (df['apply']>30) & (df['offer']...
python dataframe apply lambda中的if 字符串判断 python if and,python函数设计与使用,变量作用域,形参与实参一、函数定义与调用def函数名([参数列表]):'''注释'''函数体 #输出小于n的斐波那契数>>deffib(n):a,b=1,1whilea<n:print(a,end='')a
# 定义处理函数process_data=lambdax:x*2 1. 2. 在这个例子中,定义了一个名为process_data的lambda表达式,它将DataFrame中的每个元素都乘以2。 3. 使用apply函数和lambda表达式调用处理函数 在这一步中,我们使用apply函数,将处理函数应用到DataFrame的每个元素上。下面是一个使用apply函数和之前定义的处理函数来处理...
当然如果只是为了得到结果, numpy.where() 函数更简单,这里主要为了演示 Series.apply() 函数的用法。 import pandas as pd df = pd.read_csv("studuent-score.csv") df['ExtraScore'] = df['Nationality'].apply(lambda x : 5 if x != '汉' else 0) df['TotalScore'] = df['Score'] + df[...
} df=pd.DataFrame(data)#使用 map() 和 lambda 函数将 'Name' 列的值转换为大写df['Name'] = df['Name'].map(lambdax: x.upper())#使用 apply() 和 lambda 函数计算 'Salary' 列的年薪df['Annual Salary'] = df['Salary'].apply(lambdax: x * 12)print("DataFrame with modified columns:"...
df["duplicated"]=df.groupby("name").cumcount()+1##bug df.apply(lambda row: df["name"].astype(str).str.slice(start=0) if row["duplicated"] ==0 else df["name"],axis=1 )df.apply(lambdarow: row["name"][0,-1].str.slice(start=0)ifrow["duplicated"] ==0elserow["name"],axis...
apply(lambda x: Decimal(x) if pd.notna(x) else x) # 输出转换后的DataFrame print(df) 在上面的示例中,我们首先创建了一个包含大数字字符串的示例DataFrame。然后,我们使用apply函数和lambda表达式将字符串列转换为Decimal类型。这里使用了pd.notna函数来跳过包含空值的行。最后,我们输出转换后的DataFrame,可以...
# 使用apply()方法批量更新数据 df['B'] = df.apply(lambda row: row['B'] * 2 if row['A'] > 2 else row['B'], axis=1) print(df) ``` 3. 避免常见的性能陷阱与优化建议 3.1 避免频繁使用iterrows() `iterrows()` 虽然方便,但在大数据集上性能可能较差。如果可能的话,应该尽量避免频繁使用...