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.
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...
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...
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_...
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 ...
在Python的.apply()调用中使用lambda函数时,可以通过在lambda函数中定义多个参数,并在调用时传递相应的参数值来调用第二个函数。 例如,假设我们有一个包含两列数据的DataFrame,我们想要对这两列数据进行某种操作,可以使用.apply()方法和lambda函数来实现。假设我们要调用两个函数,分别是函数A和...
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。
(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: ...
(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)) ...
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)