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...
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: ">1bi" if 1000000000 < x else pass) 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...
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:...
在我们进入map、apply之前 我们先要掌握lambda的用法 lambda函数可以赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数计算一个数据的公式计算,例如 sqr=lambda x:x**2 执行sqr(10) 输出结果为100 如果我们想要使用两个或两个以上的变量我们可以在lambda 后面跟随x,y...n 例如:add = lambda x, y: x+y 这时...
defgenerate_descriptive_statement(year,name,gender,count):year,count=str(year),str(count)gender='女性'ifgender is'F'else'男性'return'在{}年,叫做{}性别为{}的新生儿有{}个。'.format(year,name,gender,count)data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'],row['name'],row['ge...
然后我们通过结合apply方法和lambda方法应用到数据集当中去 。 复制 new_df= df[df.apply(lambda x : bool_provider(x['Revenue(Millions)'],x['Year']),axis=1)] 1. 2. 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...
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...
b = data['商品名称'].apply(len) print(b) output 02 12 21 Name:商品名称,dtype:int64 # 将单价加5 b = data['单价'].apply(lambdaa: a+5) print(b) output 010 111 28 Name:单价,dtype:int64 #if-else如果单价低于5的,加3 def hs1(a): ...
在带有多个 if 语句的 Pandas Lambda 函数中使用 Apply 原文:https://www . geesforgeks . org/using-apply-in-pandas-lambda-functions-with-multi-if-statements/ 在本文中,我们将看到如何在熊猫数据框中应用带有λ函数的多个 if 语句。有时在现实世界中,我们需要对一
我在尝试: 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’) ...