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...
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-e...
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…....
我们可以在Lambda函数中嵌入多个条件表达式,从而实现类似于if-elif-else的功能。 示例代码 以下是一个实际的示例,展示如何在Lambda函数中使用条件表达式来代替elif。 # 定义一个Lambda函数,判断分数范围并返回等级grade=lambdascore:("A"ifscore>=90else"B"ifscore>=80else"C"ifscore>=70else"D"ifscore>=60else"...
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) ...
lambda函数的优点是简洁,可以在需要一个简单函数的地方快速定义一个函数,由于它们没有名字,所以不能像普通函数那样使用,例如赋值给变量或作为其他函数的参数。 关于if-elif语句,它是一种条件控制结构,用于根据条件的真假执行不同的代码块,在Python中,if-elif语句的基本语法如下: ...
语法结构lambda形参:返回值# 匿名函数print((lambdaa:a+1)(666))# <function <lambda> at 0x00000193A311A5E0> # 667 直接调用result=lambdaa:a+1print(result(666))# <function <lambda> at 0x000001CD4F1CA5E0> # 667 命名调用# 普通函数defindex(a):returna+1print(index)# <function index at ...
支持方认为使用lambda编写的代码更紧凑,更“pythonic”。 反对方认为,lambda函数能够支持的功能十分有限,其不支持多分支程序if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。并且,lambda函数的功能被隐藏,对于编写代码之外的人员来说,理解lambda代码需要耗费一定的理解成本。他们认为,使用for循环等来替代lambda...
print((lambda x: x if(x > 10) else 10)(5)) print((lambda x: x if(x > 10) else 10)(12)) Output: 10 12 如果存在多个条件(if-elif-...-else),我们必须嵌套它们: (lambda x: x * 10 if x > 10 else (x * 5 if x < 5 else x))(11) ...
使用lambda编写的代码更紧凑,更“pythonic”。 但lambda函数能够支持的功能十分有限,其不支持多分支程序 if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。并且,lambda函数的功能被隐藏,对于编写代码之外的人员来说,理解lambda代码需要耗费一定的理解成本。发布...