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...
添加多个If语句现在,要向lambda函数添加多个if语句,我们不能像前面的例子那样直接在一行中添加。如果我们添加一个以上的if语句,或者添加一个elif语句,就会出现错误。df['Maths_spl Class'] = df["maths"].apply( lambda x: "No Need" if x>=5 elif x==5 "Hold" else "Need") Python Copy...
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 ...
当您需要在 Lambda 函数中使用 if 语句时,代码变得有些复杂。下面是使用 if 语句的 Lambda 函数的示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) def func(x): if x > 2: return x**2 else: return x**3 df['a'].apply(func) ...
在pandas中使用if函数可以通过apply方法结合lambda表达式来实现条件判断和赋值操作。下面是使用if函数的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]} df = pd.DataFrame(data) # 使用if函数进行条件判断和...
①将性别 sex 列转化为 0 和 1 数值，其中 female 对应 0，male 对应 1。应用 apply 函数实现这一功能非常简单：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...
①将性别sex列转化为0和1数值,其中female对应0,male对应1。应用apply函数实现这一功能非常简单: 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...
data.gender.apply(lambda x:'女性' if x is 'F' else '男性') 0 女性 1 男性 2 女性 3 女性 4 男性 5 女性 6 男性 7 男性 8 女性 9 女性 可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 2)输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据,我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据...
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...
现在,要向 lambda函数添加多个 if 语句,我们不能像前面的示例那样直接在一行中添加它。如果我们添加多个 if 语句或添加一个 elif 语句,则会引发错误。 Python3 df['Maths_spl Class']=df["maths"].apply(lambdax:"No Need"ifx>=5elifx==5"Hold"else"Need") ...