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...
filtered_df = df[df['Age'].apply(lambda x: True if x >= 18 else False)] print(filtered_df) 输出结果为: Name Age 0 Alice 25 2 Charlie 30 在上面的代码中,我们使用了apply()函数将lambda表达式应用于Age列。lambda表达式的条件判断逻辑是:如果年龄大于等于18岁,则返回True;否则返回False,通过布尔...
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...
df['Rating'].apply(lambda x:"低分电影" if x<3else ("中等电影" if x>=3 and x<5else("高分电影" if x>=8 else "值得观看"))) 1. 看上去稍微有点凌乱了,这个时候,小编这里到还是推荐大家自定义函数,然后通过apply和lambda方法搭配使用。
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...
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...
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,需要将其转换为整数,同时还有0.9167这种过小的年龄,所以要求接受一个函数,支持接受指定的最大和最小年龄限制,当...
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:
日常对pandas DataFrame的处理,往往离不开对DataFrame中的行、列、组进行处理与计算,刚学会Python基础的朋友有可能还停留在傻傻写for loop 或写一堆公式来处理的阶段,掌握lambda、apply、map、groupby的用法可以大大提升写代码的效率,还可以让你的代码简短易懂哦。
b = data['单价'].apply(lambdaa: a+5) print(b) output 010 111 28 Name:单价,dtype:int64 #if-else如果单价低于5的,加3 def hs1(a): ifa <5: returna+3 else: returna # 如果单价小于5,就将单价+3 data['单价'] =data['单价'].apply(hs1) ...