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
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。 ②下面再来一个稍微复杂一点的案例,注意到年龄age列当前数据类型是小数,需要将其转换为整数,同时还有0.9167这种过小的年龄,所以要求接受一个函数,支持接受指定的最大和最小年龄限制,当...
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...
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...
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“非常优雅”的解决方案: df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else pass) ...
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...
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
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): ...
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Pandas中,DataFrame和Series等对象需要执行批量处理操作时,可以借用apply()函数来实现。 apply()的核心功能是实现“批量”调度处理,至于批量做什么,由用户传入的函数决定(自定义或现成的函数)。函数传递给apply(),apply()会帮用户在DataFrame和Series等对象中(按行或按列)批量执行传入的函数。