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...
功能在df新增一列,其中每一行的数据都是前几列的运算。使用lambda 函数 可以实现该功能。 2个要点: 1、lambda 函数的参数x 实际代表的是Series并不是整个dataframe df["new10"]=df.apply(lambda x:new10(x),axis=1) 比如df 为 A B C 0 0 1 1 0 1 1 1 0 则x 每次迭代分别是 第一次 A B C ...
lambda x :x[-2:] #x是字符串时,输出字符串的后两位 lambda x :func #输入 x,通过函数计算后返回结果 lambda x:'%.2f' % x # 对结果保留两位小数 apply 当想让方程作用在一维的向量上时,可以使用apply来完成,常常与lambda合用,如下所示,修改某列的字符,只保留后两位 df['time']=df['time'].appl...
df['segmentation']=df.neirong.apply(lambda x:[(_.word,_.flag[:1])for_inposseg.lcut(x)]) 2、执行结果展示 可以看到segmentation 已经分词完成,词性也对应上了,通过上面这种方案处理1000条数据用了8.08秒。 Apply Multiprocessing Apply Multiprocessing 通过上面的使用案例我们已经大概知道apply在日常开发中如何...
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...
df.apply(lambdax:x.sum()) df.apply(lambdax:x.sum(),axis=1)#应用于Series数据df['a'].apply(lambdax:x*x) 如果是fun的参数是一个字表,也就是groupby之后的字表,这时我们这样使用 zg_tmp.groupby('label').apply(lambdax:pc.cols_report(x))#或者是zg_tmp.groupby('label').apply(pc.cols_re...
df.loc[2] = df.loc[2].apply(lambda x: x + 100) # 输出结果 print(df) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 A B A_squared 0 1 10 1 1 2 20 4 2 3 30 109 3 4 40 16 4 5 50 25 在腾讯云的产品中,与Pandas的apply()函数相关的产品包括云函数SCF(Serverless Cloud Function)和弹性MapReduce...
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是:如果年龄大于等于18岁,...
df1 = pd.DataFrame(d)#切分原文中识别率总数,采用apply + 匿名函数#lambda 函数的意思是选取x的序列值 ,比如 x[6:9]#index函数的意思是把当前字符位置转变为所在位置的位数#-1是最后一位df1['正确数'] = df1.iloc[:,0].apply(lambda x: x[x.index('(') +1: x.index('/')]) ...
python pandas lambda apply floor 我有一些带有示例df的程序片段: import pandas as pd from math import floor d = {'ind': ['a', 'b', 'c'], 'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9], 'spec': [9, 6, 3]} df = pd.DataFrame(data=d).set_index(...