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 row: sum(row), axis=...
df["CustomRating"] = df.progress_apply(lambda x: custom_rating(x['Genre'],x['Rating']),axis=1) 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: 复制 Bigger=lambdax, y : x if(x>y) else yBigger(2, 10) 1. 2. output 复制 10 1. 当...
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...
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...
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 else ( 语句2 if 条件2 else 语句3 ) ...
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 ...
当然,我们也可以直接用调用匿名函数lambda的形式: df['性别'].apply(lambdas:'男'ifs==1else'女') 1. 可以看到结果是一样的: 0男 1男 2男 3女 4女 5女 6男 7男 8女 Name:性别,dtype:object 1. 2. 3. 4. 5. 6.
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...
优秀、良好、中等、不及格）def get_letter_grade(score):'''定义一个函数，根据分数返回相应的等级'''if score>=90:return '优秀'elif score>=80:return '良好'elif score>=60:return '中等'else:return '不及格'df_last['语文等级'] = df_last['语文'].apply(lambda score: get_letter_grade(score...
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...