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: ">1bi" if 1000000000 < x else pass) 计算出“通过”似乎也不适用于 lambda 函数: df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else pass) SyntaxError: invalid syntax 关于Pandas 中 apply 方法中 lambda 函数内多个 if...
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: defcheck_conditions(x): ifx >10: returnx *10 elifx <5: returnx *5 else: returnx check_...
f = lambda x : x + 1 1. 我们会发现,等号右边的东西完全可以脱离等号左边的东西而存在,等号左边的名字只是右边之实体的标识符。如果能习惯 [1, 2, 3] 单独存在,那么 lambda x : x + 1 也能单独存在其实也就不难理解了,它的意义就是给「某个数加一」这一运算本身。 2 map 现在回头来看 map() 函...
(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: ...
map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] ) 会不会觉得现在很一目了然了?尤其是类比 a = [1, 2, 3] r = [] for each in a: r.append(each+1) Apply Python中apply函数的格式为:apply(func,*args,**kwargs) 当然,func可以是匿名函数。
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 ...
(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)) ...
if...elif...else的多条件判断也可以用于lambda,但会使得代码过于复杂,所以不推荐。 lambda在pandas中的使用 lambda函数常用于DataFrame或者Series对象下的map、apply、transform方法 importpandas as pd df= pd.DataFrame({'Age': [22, 21, 22, 21, 20],'Score': [87, 66, 79, 54, 59]}) ...
使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。 指向第if x == 1:行发布于 2 月前 ✅ 最佳回答: 如果要使用来自math模块的floor,则必须传递标量值而不是list-like。您可以使用以下理解: def func(x,y): return [floor(r) for r in (1-x)*(y+1)*0.9] print(df.apply(lambda ...