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...
1、我们需要定义一个函数,该函数接受两个参数,并根据这两个参数的值返回一个新的值,我们可以使用ifelse语句来实现这个功能。 def func(a, b): if a > b: return 'a is greater than b' elif a < b: return 'a is less than b' else: return 'a is equal to b' 2、我们可以使用apply函数将这...
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,展示了如何使用lambda函数和多个'if else'语句应用函数到DataFrame中的某一列:
df = pd.DataFrame([[1,2], [3,5]], columns=list('AB')) df1 = df.apply(np.square) print(df1) A B 0 1 4 1 9 25 lambda函数 一般情况下,多条件的语法如下: if 条件1: 语句1 elif 条件2: 语句2 else: 语句3 如果要使用lambda一行表示if多条件,则如下: lambda x: 语句1 if 条件1 el...
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...
df['Total Score'] = df.apply(lambda row: sum(row), axis=1)这里，`axis=1`参数意味着我们将操作应用于每行（即对于每个学生）。`sum()`函数则计算该行所有值的总和。2. 利用`map()`函数进行元素级转换 `map()`函数适用于DataFrame中的元素级转换，尤其在需要将特定值映射到其他值时非常有用。例如，...
每当我遇到如此复杂的问题时,我都会使用apply/lambda. 让我首先向您展示我将如何做到这一点。 defcustom_rating(genre,rating):if'Thriller'ingenre:returnmin(10,rating+1)elif'Comedy'ingenre:returnmax(0,rating-1)else:returnratingdf['CustomRating']=df.apply(lambdax:custom_rating(x['Genre'],x['Rating...
df['level']=df.apply(lambda df:'高分'ifdf['总分']>=200and df['数学']>=90else'其他',axis=1)df 同样,上述用apply调用的函数都是自定义的,实际上我们也可以调用内置或者pandas/numpy等自带的函数。 比如,求语数外和总分最高分: 代码语言:javascript ...
我们可以将 apply 与 Lambda 函数一起使用。我们要做的就是指定轴。在这种情况下,我们必须使用 axis=1,因为我们要执行一个列操作: 此代码甚至比以前的方法更快,只需要 27 毫秒就能完成。 pandas 矢量化——快 9280 倍 现在我们可以讨论一个新话题了。我们利用矢量化的优点来创建真正快速的代码。重点是避免像前...
自定义函数 + apply 如果还想简洁代码，可以使用自定义函数 + apply来干掉自定义函数 df3 = df.copy()df3['Score_Label']= df3['Score'].apply(lambda x:'A'if x >90else('B'if90> x >=80else('C'if80> x >=70else('D'if70> x >=60else'E')))结果和上面是一致的，只不过这么写容易...