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DataFrame中的某一列或多列。lambda函数是一种匿名函数,可以在一行代码中定义简单的函数。 下面是一个示例,...
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...
Pandas Lambda If-Else - Python In Pandas, we often need to conditionally apply a function (similar to an if-else statement). We can do this using theapplymethod along with a lambda function. In this tutorial, we will see how to use Pandas Lambda If-Else with an example. ...
在后一种情况下，沿着axis=1意味着每个 * 行 * 被顺序地馈送到函数。
tqdm_notebook().pandas() 然后将apply方法替换成progress_apply即可,代码如下 df["CustomRating"] = df.progress_apply(lambda x: custom_rating(x['Genre'],x['Rating']),axis=1) output 当lambda方法遇到if-else 当然我们也可以将if-else运用在lambda自定义函数当中,代码如下 ...
详解Pandas 与 Lambda 结合进行高效数据分析 这篇文章小编来讲讲lambda方法以及它在pandas模块当中的运用,熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率。 这篇文章小编来讲讲lambda方法以及它在pandas模块当中的运用,熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率。
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 ...
在这种情况下,具有 if-elif-...-else 条件集的普通函数将是比 lambda 函数更好的选择。实际上,我们可以通过以下方式编写上面示例中的 lambda 函数: defcheck_conditions(x): ifx >10: returnx *10 elifx <5: returnx *5 else: returnx check_conditions(11) ...
df[‘Pass’] = df[‘Score’].apply(lambda x: ‘pass’ if x>60 else ‘Not pass’) 1. 2. 在pandas中,通过apply,map, transform方法,lambda可以直接应用于Series级别的运算。 当使用applymap方法时,lambda可以应用于DataFrame级别的运算。 lamda的优缺点 ...
(lambdax:x*10ifx>10else(x*5ifx<5elsex))(11) 1. Output: 复制 110 1. 但是上面的写法,又令代码变得难以阅读 在这种情况下,具有 if-elif-...-else 条件集的普通函数将是比 lambda 函数更好的选择。实际上,我们可以通过以下方式编写上面示例中的 lambda 函数: ...