1. 使用`apply()`函数进行自定义转换 `apply()`函数允许我们对DataFrame的每一行或每一列应用一个自定义的函数。例如，如果我们想计算每个学生的总成绩，可以将单科成绩相加：import pandas as pd # 假设df是一个包含学生ID和各科成绩的DataFrame df['Total Score'] = df.apply(lambda
DataFrame是一个二维的表格型数据结构,类似于Excel中的表格,可以存储不同类型的数据,并且可以进行灵活的数据操作和分析。 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,...
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...
def custom_rating(genre,rating): if 'Thriller' in genre: return min(10,rating+1) elif 'Comedy' in genre: return max(0,rating-1) else: return rating df['CustomRating'] = df.apply(lambda x: custom_rating(x['Genre'],x['Rating']),axis=1) 一般结构为: 您定义了一个函数,该函数将采...
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...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Bigger = lambda x, y : x if(x > y) else y Bigger(2, 10) output...
df['cost'] = df.apply( lambdarow: get_cost( kwh=row['energy_kwh'], hour=row['date_time'].hour), axis=1) #方法三:采用isin筛选出各时段,分段处理 df.set_index('date_time', inplace=True) defisin_method(df): peak_hours = df.index.ho...
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...
这一步骤可以简单地通过在panda中使用 apply-lambda 来实现。 def func(a,b): if a>50: return True elif b>75: return True else: return Falsepdf['e'] =pdf.apply(lambda x : func(x['a'],x['b']),axis=1) 以上的代码大约需要10分钟才能运行。笔者只是对以上这两列做一个简单的计算。 那...