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...
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else "1-10m" if 1000000<x<10000000 else ...) 我检查了一些关于 lambda 函数中的多个 ifs 的帖子, 这里是一个示例链接,但出于某种原因,synthax 在多个 ifs 语句中对我不起作用,但它在单个 if 条件下工作。 所以我尝试了这个...
Pandas中具有多个IF条件的For循环 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...
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...
对于使用多个 if 语句的 Lambda 函数,我们可以使用嵌套 if 语句。下面是使用多个 if 语句的 Lambda 函数的示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) def func(x): if x > 2: if x < 5: return x**2 else: return x**3 else: return x ...
当我们使用这个 lambda 函数时,我们只受到一个条件和一个 else 条件的限制。我们不能像真实的 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 函数中添加多个 if 语句。创建用于演示的数据框架:Python 3# Importing the library import pandas as pd # dataframe df = pd.DataFrame...
添加多个 If 语句: 现在,要向 lambda函数添加多个 if 语句,我们不能像前面的示例那样直接在一行中添加它。如果我们添加多个 if 语句或添加一个 elif 语句,则会引发错误。 Python3 df['Maths_spl Class']=df["maths"].apply(lambdax:"No Need"ifx>=5elifx==5"Hold"else"Need") ...
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 ...
一、前言前几天在Python最强王者交流群【北海】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下:原始的代码如下:二、实现过程这里【瑜亮老师】给了一份代码,真的太强了!...代码如下: df["a"].map(lambda x: x if x>=0.2 else 0) 一开始运行之后还是遇到了点小问题,如下
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 二、操作过程 下面使用lambda和if..else进行转换: 三、进一步延申 需求改为:收益...