【语句块A】和【语句块B】必须缩进 多向分支 格式: if 条件1: [代码段1] elif 条件2: [代码段2] ............ elif 条件n: [代码段n] else: [else语句块] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 执行流程: 多选⼀ 如果满⾜条件1,执⾏【代码段1】,然后跳出if-elif语句,执⾏后续代
接下来,我们使用apply函数和lambda函数来对每个元素应用if语句的三个条件: defapply_if_conditions(x):ifx<3:return'A'elifx>=3andx<6:return'B'else:return'C'result=df.applymap(lambdax:apply_if_conditions(x))print(result) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在上面的代码中,我们定义了一...
orders['毛利'] = orders.apply(lambda x: (x['平均采购价'] * 0.4 * x['数量'] + x['毛利']) if (x['产品代码'] in depreciate) and x['订单类型'] == 'sale' else x['毛利'],axis=1) orders['平均采购价'] = orders.apply(lambda x: 0 if (x['订单类型'] == 'resend') else...
我想在 lambda 函数中使用 if…elif…else 将 lambda 函数应用于 DataFrame 列。 df 和代码类似于: df=pd.DataFrame({"one":[1,2,3,4,5],"two":[6,7,8,9,10]}) df["one"].apply(lambda x: x*10 if x<2 elif x<4 x**2 else x+10) 显然,这是行不通的。有没有办法将 if….elif…....
(lambdax: x *10ifx >10else(x *5ifx <5elsex))(11) Output: 110 但是上面的写法,又令代码变得难以阅读 在这种情况下,具有 if-elif-...-else 条件集的普通函数将是比 lambda 函数更好的选择。实际上,我们可以通过以下方式编写上面示例中的 lambda 函数: ...
也可以使用 lambda 函数来执行条件操作。下面是一个简单 if-else 函数的 lambda 模拟: print((lambdax: xif(x >10)else10)(5)) print((lambdax: xif(x >10)else10)(12)) Output: 10 12 如果存在多个条件(if-elif-...-else),我们必须嵌...
else: print("Coupons are only available for first-time purchases.") return cart 使用提前返回优化后的代码: def apply_coupon(user, cart): # 检查是否为首次购买 if not user.is_first_purchase: print("Coupons are only available for first-time purchases.") ...
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。
5.lambda在pandas中的使用 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Age': [22, 21, 22, 21, 20], 'Score': [87, 66, 79, 54, 59]}) df['Pass'] = df.apply(lambda x: 'pass' if x[1]>=60 else 'Not pass', axis=1)
lambda也可以在表达式里面使用if-else 比如if elif else if条件1: 语句1elif条件2: 语句2else: 语句3 我们可以使用lambda lambdax: 语句1if条件1else语句2if条件2else语句3#实际上是下面这样表达lambdax: 语句1if条件1else( 语句2if条件2else语句3 ) ...