In[1]: lambda x,y:x+y Out[1]: <function __main__.<lambda>> 1. 2. x和y是函数的两个参数,冒号后面的表达式(x+y)是函数返回值,很明显,这个函数就是求两个变量的和,这里暂且给这个匿名函数绑定一个名字,这样使得我们调用匿名函数成为可能。 > add = lambda x,y:x+y >> add(3,4) >> 7 ...
res = list(map(lambda x:x*x, lst)) 可以看到这里的lambda生成的函数直接作为map函数的function参数,对列表的每一个元素进行平方计算 同理可以将lambda用于filter进行筛选,或者reduce累积运算: 1 2 3 4 5from functools import reducelst = [1, 2, 3, 4, 5]f_res = filter(lambda x: x>3, lst) r...
Lambda函数虽然只能包含一个表达式,但你可以在这个表达式中使用条件运算符(也称为三元运算符)来实现条件逻辑。其语法为: python value_if_true if condition else value_if_false 这允许你在lambda函数中进行简单的条件判断。 包含if条件语句的lambda函数示例: 假设我们要创建一个lambda函数,根据输入的数字是奇数还...
在Python中,lambda是一种匿名函数的定义方式,它可以用于简化代码和函数的定义。lambda函数可以接受任意数量的参数,但只能有一个表达式作为函数体。 在lambda函数中使用if语句可以实现条件判断和返回不同的结果。lambda函数的语法结构如下: 代码语言:txt 复制
Python中的lambda函数是一种匿名函数,它可以在一行代码中定义简单的函数。lambda函数通常与if语句结合使用,以根据多个列中的条件进行条件判断。 在Python中,if语句用于根据条件执行不同的代码块。当if语句需要同时考虑多个列中的条件时,可以使用lambda函数来编写条件表达式。
Python学习笔记:lambda匿名函数使用if条件语句 直接上代码。 lambdax: value1ifx %2==0elsevalue2 data['col_new'] = data['col'].apply(lambdax:'全国'ifx ==1else('广东'ifx ==2else'其他省份'))
python lambda使用if f =lambdax: 'big'ifx > 100else'small'#或者f=lambdax: ['small','big'][x>100]
说明:此时一共有两个IF函数,里面嵌套了一个,这个语句先判断第一个IF,如果大于等于600,则返回优秀,然后把剩下的小于600的单元格区域丢给第二个IF函数判断,因为此时这里面都是小于600分的单元格了,所以只需要在判断条件处写大于等于500即可,没必要再加小于600分的条件,然后进行判断,把里面500分及以上的返回普通,...
lambda函数也成为匿名函数、隐函数,仅一行代码,使用十分简洁。 使用普通方法定义函数: 使用lambda函数: 带if条件语句的lambda函数: 注释:x*y if x>0 and y>0 else 'Error'是if-else语句的简化…