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...
df["CustomRating"] = df.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 Bigger = lambda x, y : x if(x > y) else y Bigger(2, 10) output 10 当然很多时候我们可能有多...
df['New Column'] = df.apply(lambda row: row['Column1'] row['Column2'], axis=1)这里的`lambda`函数简化了乘法操作的定义，并直接用于`apply()`函数中。结论 通过结合使用Pandas提供的函数式编程工具，如`apply()`, `map()`, `filter()`以及`lambda`表达式，我们可以构建出既高效又易于理解的数据...
我们可以使用apply()结合lambda为年龄分组,首先我们写个age_group()的公式,再用apply对每一行进行分组 def age_group(x): if x<20: return '小于20' elif 35>x>=20: return '[20,35)' elif 45>x>=35: return '[35,45)' elif 55>x>=45: return '[45,55)' elif 65>x>=55: return '[45,...
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，只不过这么写容易被打。使用 pd.cut 现在，让我们继续了解更高级的pandas函数，依旧是对 Score 进行编码...
(columns)) ...: if df.index[-1] == end: ...: df = df.iloc[:-1] ...: return df ...: In [4]: timeseries = [ ...: make_timeseries(freq="1min", seed=i).rename(columns=lambda x: f"{x}_{i}") ...: for i in range(10) ...: ] ...: In [5]: ts_wide =...
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.hour.isin(range(17,24)) ...
df['C'], df['D'] = zip(*df.apply(lambda x: 0 if x['A'] == 1 else some_func(x['A'], x['B']), axis=1)) print(df) 发布于 8 月前 ✅ 最佳回答: 你可以做两件事。 第一,正如Parfait在注释中建议的那样,返回元组而不是整数lambda x: (0, 0) if x['A'] == 1 else...
def foo(val): if val > 50000: return "High" elif val <= 50000 and val > 10000: return "Mid Level" else: return "Low"df["Salary_Category"] = df["Salary"].apply(foo)print(df["Salary_Category"])"""0 High1 High2 Mid Level3 High4 Low ... ...
在Pandas中,可以使用多个IF条件的For循环来处理数据。具体而言,可以使用Pandas的apply函数结合lambda表达式来实现这一功能。 首先,我们需要创建一个包含多个IF条件的函数,该函数将根据条件返回相应的值。然后,使用Pandas的apply函数将该函数应用于数据集的每一行或每一列。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import...