在Pandas中,如果你想要根据多个条件向DataFrame添加新的列,你可以使用.apply()方法结合lambda函数,或者直接在DataFrame上使用布尔索引。以下是两种常见的方法: 方法一:使用.apply()和 lambda 函数 假设我们有一个DataFramedf,并且我们想要基于列A和B的值添加一个新的列C。
语法: lambda参数:表达式一个匿名函数,我们可以立即传入,而不需要定义名称或任何像完整的传统函数的东西。当我们使用这个lambda函数时,我们只能使用一个条件和一个else条件。我们不能像真正的python代码那样添加多个if语句。现在我们可以打破这些限制,看看如何在lambda函数中添加多个if语句。
new_df = df[df.apply(lambda x : bool_provider(x['Revenue(Millions)'], x['Year']),axis=1)] 我们筛选数据的时候,主要是用 .loc 方法,它同时也可以和 lambda 方法联用,例如我们想要筛选出评分在5-8分之间的电影以及它们的票房,代码如下 df.loc[lambda x: (x["Rating"] > 5) & (x["Rating"...
表示对年龄列进行条件判断,x['Salary']表示对工资列进行条件判断。 对于lambda函数中的多个条件,使用逻辑运算符(&代表and,|代表or)将它们组合起来。可以根据实际需求自由组合条件。在筛选时,使用df.loc[lambda x: ...]来选择符合条件的行。 在使用lambda函数处理多个条件时,可以结合pandas的其他功能和方法,如apply...
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...
importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,6),'B':range(10,15)})# 使用 apply 和 max 函数max_value=df['A'].apply(lambdax:x+10).max()print(max_value) Python Copy Output: 9. 在 apply 中使用条件逻辑 在apply函数中使用条件逻辑可以根据数据的不同执行不同的操作。
随后，我们使用apply函数和lambda表达式，对于days列的值在0到45之间或在320到365之间的行，如果其blue_...
2、我们可以使用apply函数将这个函数应用到DataFrame的每一行。 import pandas as pd 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) 使用apply函数应用我们的函数 df['C'] = df.apply(lambda row: func(row['A'], row['B']), axis=1) ...
代码步骤：读取文件，筛选特定范围内的行，创建布尔掩码，根据掩码和列数据条件随机设置非符合条件数据为NaN，删除包含NaN值的行，计算新子集，绘制直方图并保存结果文件。具体操作：利用pd.read_csv读取文件，进行条件筛选，创建掩码，使用apply和lambda处理列数据，删除不符合条件行，计算新子集，使用Matplotlib...
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else "1-10m" if 1000000<x<10000000 else ...) 我检查了一些关于 lambda 函数中的多个 ifs 的帖子, 这里是一个示例链接,但出于某种原因,synthax 在多个 ifs 语句中对我不起作用,但它在单个 if 条件下工作。 所以我尝试了这个...