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...
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…...
注意如果在lambda中使用if进行条件判断,则else是必须声明的,否则会引起报错。如果不返回结果可以用 else None 表示。 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 import pandas as ...
表达式:不能包含循环、return,elif ,可以包含if. L = lambda x:x*x L = lambda x : 'x>10' if x >10 else 'x<10' print(L(5)) #函数实现 def L(x): if x > 10: return 'x>10' else: return 'x<10' print(L(11)) 例子: 比如现在要对一个列表中的元素进行平方 那平方之前我们先讲...
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)) 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-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: ...
Python的保留字或关键字是指我们不能把它们用作任何标识符名称,Python的33个保留字如下:False、None、True、and、as、assert、break、class、continue、def、del、elif、else、except、finally、for、from、global、if、import、in、is、lambda、nonlocal、not、or、pass、raise、return、try、while、with、yield。
python匿名函数 lambda if elif else对于多个条件判断 🌰1 🌰2
m=lambda x:x**2 print(m(5)) #输出25 #lambda函数中使用if-else语句 y=lambda x: x if(x > 10) else 10 print(y(5)) #输出10 print(y(15)) #输出15 #lambda函数中使用if-elif-else语句 y=lambda x:x*10 if x>10 else (x*5 if x<5 else x) ...