一、数据需求 原数据如下,现在需求是将收益等于0的补贴为10,需要进行数据转换 图片.png 二、操作过程 下面使用lambda和if..else进行转换: df2['收益']=df2['收益'].apply(lambdax:10ifx==0elsex) 图片.png 三、进一步延申 需求改为: 收益小20的补贴为10,大于等于20小于50转换为30,大于等于50不变,又该...
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...
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
①将性别 sex 列转化为 0 和 1 数值,其中 female 对应 0,male 对应 1。应用 apply 函数实现这一功能非常简单: 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。
} 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:"...
frame= pd.DataFrame(data, columns = ['year','city','population','debt'])#使用apply函数, 如果city字段包含'ing'关键词,则'判断'这一列赋值为1,否则为0frame['panduan'] = frame.city.apply(lambdax: 1if'ing'inxelse0)print(frame) 针对多列的条件: ...
1. if pd.isnull(df.loc[i,'column_name'])== False 2. if df['column_name'][i] is not np.nan 对Dataframe应用apply函数 df = df[df['ts'].apply(lambda x:True if x in ['2021-01','2021-02'] else False)] 删除掉Dataframe中为空的数据(为空的列剔除整行数据) df = df[pd.isnul...
(2) IF condition – set of numbers and lambda 下面看一下使用lambada表达式如何实现案例1 的查询结果。 lambada通用代码结构如下: 代码语言:javascript 复制 df['new column name']=df['column name'].apply(lambda x:'value if condition is met'ifx conditionelse'value if condition is not met') ...
# 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...