import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]} df = pd.DataFrame(data) # 使用if-elif-else条件创建新列 df['C'] = df['A'].apply(lambda x: 'A' if x < 3 else ('B' if x < 5 else 'C')) # 打印...
df['level']=df.apply(lambdadf:'高分'ifdf['总分']>=200anddf['数学']>=90else'其他',axis=1) df 1. 2. 3. 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: # py...
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["CustomRating"] = df.progress_apply(lambda x: custom_rating(x['Genre'],x['Rating']),axis=1) output 当lambda 方法遇到 if-else 当然我们也可以将 if-else 运用在 lambda 自定义函数当中,代码如下 Bigger = lambda x, y : xif(x > y)elsey Bigger(2, 10) output 10 当然很多时候我们可能...
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...
提取列值中的 if else 条件 在Pandas 中,可以使用 .apply() 方法结合 lambda 函数或自定义函数来实现 if else 条件筛选。以下是一个示例代码: 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': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd...
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，...
然后将apply方法替换成progress_apply即可,代码如下 df["CustomRating"]=df.progress_apply(lambdax:custom_rating(x['Genre'],x['Rating']),axis=1) output 当lambda方法遇到if-else 当然我们也可以将if-else运用在lambda自定义函数当中,代码如下 Bigger=lambdax,y:xif(x>y)elseyBigger(2,10) ...
else: return 'a is equal to b' 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...
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...