【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,执⾏后续代码 如果不满⾜...
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…....
1.apply() 格式:apply( func[, nkw[, kw]] ) 该函数的目的是将非关键字参数和关键字参数传入到func函数中调用,其中nkw是非关键字参数,kw是关键字参数,返回值是函数调用的返回值。 然而,由于目前的Python中,已经可以在函数调用中使用非关键字参数和关键字参数作为可变长参数调用,apply()已经被从Python1.6开始...
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),我们必须嵌套它们: (lambdax: x *10ifx >10else(x *5ifx <5elsex))(11) Output: 110 但...
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。
(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: ...
orders['平均采购价'] = orders.apply(lambda x: 0 if (x['订单类型'] == 'resend') else x['平均采购价'], axis=1) # 中英仓处理 orders['仓库分类'] = orders.apply(lambda x: '中仓' if (x['发运仓库'] =='SH [上海奉贤仓]') | (x['发运仓库'] =='WZC [温州仓]') | (x[...
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 x, y, z: x + y + z)(3, 8, 1) Output: 12 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((lambda x: x if(x > 10) else 10)(5)) print((lambda x: x if(x > 10) else 10)(12)) ...
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 ...