Python。在 Pandas 数据框中使用 Lambda 函数的 IF 条件df = pd.read_csv('data/eurusd_dukascopy.csv') df.columns = ['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] df['oc'] = df.close - df.opendf['uptail'] = df['oc'].apply(lambda x: (df.high - df.close) if ...
使用np.where检查下面的示例代码。它基于列值应用lambda函数 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4]}) df['col2'] = np.where(df['col1']<=2, df['col1'].apply(lambda x: x * 2), np.where( df['col1'] == 3, df['col1'], df['col1...
Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和...
根据不同情况,在lambda中增加多个if判断条件 格式: df.apply(lambda x: A if …… else B if…… else C, axis=1) df['test']=df.apply(lambdax:'123'ifx['省份']=='北京'else'456'ifx['省份']=='上海'else'789',axis=1)print(df)省份城市区人口GDP气温地形气温.1test0北京北京崇文45611121平...
frame['d']=frame.apply(lambda x: frame['c'] if frame['c']>0 else frame['b'],axis=0) 但是得到“ValueError: (‘The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().’, ‘occurred at索引 a’) ...
df["CustomRating"] = df.apply(lambda x: custom_rating(x['Genre'], x['Rating']),axis=1) 1. 我们这里需要说明一下axis参数的作用,其中axis=1代表跨列而axis=0代表跨行,如下图所示: 筛选数据 在pandas当中筛选数据相对来说比较容易,可以用到& | ~这些操作符,代码如下: ...
计算出“通过”似乎也不适用于 lambda 函数: df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else pass) SyntaxError: invalid syntax 关于Pandas 中 apply 方法中 lambda 函数内多个 if 语句的正确语法的任何建议?多线或单线解决方案都适合我。
Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了强大的数据结构和数据分析工具,其中最常用的数据结构是DataFrame。DataFrame是一个二维的表格型数据结构,类似于Excel中的表格,可以存储不同类型的数据,并且可以进行灵活的数据操作和分析。 在Pandas中,我们可以使用lambda函数和多个'if else'语句来应用函数到Da...
apply()函数是Pandas中用于对DataFrame或Series对象进行操作的常用函数之一,它接受一个函数作为参数,并将该函数应用于指定的轴(行或列)。 lambda表达式是一种简洁的匿名函数定义方式,常用于临时创建简单的函数,它可以包含条件语句和表达式。 结合apply()和lambda,我们可以实现对DataFrame中的特定列进行条件判断,并根据条件...
使用pandas应用if条件 python pandas dataframe function apply 下面我试着举一个例子来说明我的问题。我不确定我是否理解我收到的以下错误f['C'], df['D'] = zip(*df.apply(lambda x: 0 if x['A'] == 1 else some_func(x['A'], x['B']), axis=1)) TypeError: 'int' object is not ...