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…....
在Python中,我们可以使用lambda关键字定义匿名函数。下面是定义一个简单的匿名函数的代码: # 定义匿名函数func=lambdax:x*2 1. 2. 步骤2:添加多重嵌套if语句 在匿名函数中,我们可以使用多重嵌套if语句来实现复杂的逻辑判断。下面是添加多重嵌套if语句的代码: # 添加多重嵌套if语句func=lambdax:x*2ifx>0else(...
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...
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...
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-elif-...-else 条件集的普通函数将是比 lambda...
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: ...
代码中不可避免地会出现复杂的if-else条件逻辑,而简化这些条件表达式是一种提高代码可读性极为实用的技巧。 在Python 中,有多种方法可以避免复杂的 if-else 条件逻辑,使代码更加清晰和易于维护。 筑基期 提前return,去掉多余的 else 在Python 中,使用"提前返回"(early return)可以避免深层嵌套的if-else语句,并且...
这段代码实现了一个带有If条件的嵌套Lambda表达式。它首先判断x的值,如果x大于0,则执行第一个lambda函数,将x乘以2作为参数传递给嵌套的lambda函数,并返回执行结果。如果x小于等于0,则执行第二个lambda函数,将x作为参数传递给嵌套的lambda函数,并返回执行结果。
Python中的嵌套Lambda 在Python中,嵌套Lambda表达式是指在一个Lambda表达式内部使用另一个Lambda表达式。Lambda表达式是一种简洁的、匿名的函数定义方式,可以在需要简短的代码实现一些简单的功能时使用。 嵌套Lambda表达式的语法如下: 代码语言:txt 复制 lambda arguments: (lambda arguments_inner: expression_inner)(expressi...
函数- 匿名函数 lambda 1 2 3 4 5 6 7 8 9 def calc(x,y): if x > y: return x**y else: return x/y func = lambda x,y:x**y if x < y else x/y #shengming anonymous function print(func(3,3)) print(calc(3,3)) 函数-高阶函数 变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一...