'运费']].apply(lambda x: x+10,axis=1) ##自定义函数 def class_group(x): if x in ('空调','冰箱','洗衣机'): return '家电' elif x in ('沙发','椅子','餐桌机'): return '家具' elif x in ('马桶'): return '家装' else: return '无' data['分类1']=data.apply(lambda x: ...
lambda原型为:lambda 参数:操作(参数) lambda函数也叫匿名函数,即没有具体名称的函数,它允许快速定义单行函数,可以用在任何需要函数的地方。这区别于def定义的函数。 lambda与def的区别: 1)def创建的方法是有名称的,而lambda没有。 2)lambda会返回一个函数对象,但这个对象不会赋给一个标识符,而def则会把函数对象...
f = lambda a,b: a if a>b elsebprint(f(6, 8)) 1. 2、filter(function, iterable) filter(function, iterable):简单的理解为过滤器,需要两个参数,function,和一个可迭代对象(字符串、列表、元组),过滤器会依次将序列的值传入function中, 如果返回True的话,将其重新生成一个列表返回。 #Python 2.x ...
4)lambda表达式”:“后面,只能有一个表达式,def则可以有多个。 5)像if或for或print等语句不能用于lambda中,def可以。 6)lambda一般用来定义简单的函数,而def可以定义复杂的函数。 2. Map函数主要用于自定义分类规则. Groupby函数主要用于计算组内统计量,特别是在缺失值填充中避免了用总体均值填充的弊端. Apply函数...
采用lambda和apply函数的组合可以很方便地对pandas的dataframe的列和行进行数值操作,效率要比for循环快很多。 1. lambda函数简介 基本形式:lambda x: func(x) 理解:以分号为分界线,左边是输入的变量,右边是对变量进行的操作。也可以将lambda表达式进行定义,如f = lambda x: x+2,方便后续调用。
df['result'] = df.apply(lambda row: function_a(row['col1']) + function_b(row['col2']), axis=1) 在上述代码中,我们首先定义了两个函数function_a和function_b,分别表示要调用的第一个函数和第二个函数。然后,我们创建了一个包含两列数据的DataFrame。接下来,我们使用.ap...
1 isodd = lambda x: x%2==0 2 pow2 = lambda x: x<<1 2. filter 1. 基本形式 ans=filter(function,array)相当于一个过滤函数,这里的function的返回值为布尔型,array中满足function的元素留下。 2. Code 1 array=[1,2,3,4,5,6,7] 2 isodd = lambda x: x%2==0 3 ans=filter(isodd,arra...
(lambda x:x**2)(5) output 代码语言:javascript 复制 25 过滤列表中的元素 那么我们如何来过滤列表当中的元素呢?这里就需要将lambda函数和filter()方法联合起来使用了,而filter()方法的语法格式 代码语言:javascript 复制 filter(function,iterable) function -- 判断函数 ...
apply函数是pandas中自带的用于行列处理的函数,除此之外我看到网上有把apply单独拿出来用的文章,但是试验了很多次无法通过。 pandas自带的apply形式与示例为: # apply(function,axis=1 | 0)# function就是对axis(指定的行或者列)中的每个元素所使用的函数data=pd.DataFrame(a)data.apply(lambdax:x*10) ...
1、当我们要对数据框(DataFrame)的数据进行按行或按列操作时用apply() df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1) axis=1,表示按行对数据进行操作 从下面的结果可以看出,我们使用了apply函数之后,系统自动按行找最大值和最小值计算,每一行输出一个值 ...