如果条件表达式为真,则执行【代码块】 否则不执行,直接执行if语句后面的后续代码】 注意: 单if语句可以嵌套 【代码块】必须缩进 双向分支 格式: AI检测代码解析 if 条件表达式: 【语句块A】 else: 【语句块B】 1. 2. 3. 4. 执⾏流程: 如果条件表达式为真,执⾏【语句块A】然后执⾏【后续代码】 否则...
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...
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…....
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...
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: ...
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)
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[...
(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)) ...
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 ) ...