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:
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...
我们通常使用lambda函数来应用数据框架上的任何条件。语法: lambda参数:表达式一个匿名函数,我们可以立即传入,而不需要定义名称或任何像完整的传统函数的东西。当我们使用这个lambda函数时,我们只能使用一个条件和一个else条件。我们不能像真正的python代码那样添加多个if语句。现在我们可以打破这些限制,看看如何在lambda函数...
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...
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...
参考链接: (19条消息) Python 一行书写 if...elif...else_我以为你是流过泪的人的博客-CSDN博客_python 一行写if 在使用lambda表达式时很有用 比如 final_nn_df['rp0017'] = final_nn_df['rp0017'].apply(lambda x:1 if x == 'A' else 2 if x=='B' else 3)...
Python。在 Pandas 数据框中使用 Lambda 函数的 IF 条件df = pd.read_csv('data/eurusd_dukascopy.csv') df.columns = ['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] df['oc'] = df.close - df.opendf['uptail'] = df['oc'].apply(lambda x: (df.high - df.close) if ...
pandas Python中带if else子句的Lambda函数您混淆了pd.Series.apply和pd.DataFrame.apply。它们是不同的...
pandas Python中带if else子句的Lambda函数您混淆了pd.Series.apply和pd.DataFrame.apply。它们是不同的...