一、数据需求 原数据如下,现在需求是将收益等于0的补贴为10,需要进行数据转换 图片.png 二、操作过程 下面使用lambda和if..else进行转换: df2['收益']=df2['收益'].apply(lambdax:10ifx==0elsex) 图片.png 三、进一步延申 需求改为: 收益小20的补贴为10,大于等于20小于50转换为30,大于等于50不变,又该...
其中，apply 接收一个 lambda 匿名函数，该匿名函数接收一个 dataframe 为参数（该 dataframe 中不含 pclass 列），并提取 survived 列和 age_num 列参与计算。最后得到每个舱位等级的一个统计指标结果，返回类型是一个 Series 对象。以上，可以梳理 apply 函数的执行流程：首先明确调用 apply 的数据结构类型，是 S...
Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了强大的数据结构和数据分析工具,其中最常用的数据结构是DataFrame。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Da...
一个DataFrame 对象调用 apply 时,数据处理函数作用于该 DataFrame 的每一行或者每一列上,即作用对象是一个 Series,实现从一个 DataFrame 转换到一个 Series 上; 一个DataFrame 对象经过 groupby 分组后调用 apply 时,数据处理函数作用于 groupby 后的每个子 dataframe 上,即作用对象还是一个 DataFrame(行是每个分组...
由于这些apply方法（两个版本）都是简单的循环， Dataframe 在每次按列lambda调用后都会发生变化，因此，...
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) ...
其中apply接收一个lambda匿名函数,该匿名函数接收一个dataframe为参数(该dataframe中不含pclass列),并提取survived列和age_num列参与计算。最后得到每个舱位等级的一个统计指标结果,返回类型是一个Series对象。 这里,再补充一个前期分享过的一片推文:Pandas用的6不6,来试试这道题就能看出来,实际上也是实现了相同的分组...
In this tutorial, we saw how to use Pandas Lambda If-Else to conditionally apply a function to a DataFrame. We also saw how to use multiple conditions andnumpywherefunction for the same. Pandas Lambda If-Else is a powerful tool for data manipulation and is frequently used in data analysis...
pandas中dataframe的apply按行操作 1. 读取数据 假设存在如下原始数据 dataframe=pd.DataFrame({'stock_name':['Leetcode','CoronaMasks','Leetcode','Handbags','CoronaMasks','CoronaMasks','CoronaMasks','CoronaMasks','Handbags','CoronaMasks',],...
df = pd.DataFrame(data) 使用apply()和lambda进行条件判断 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...