将Lambda函数应用于Pandas Dataframe

让我们详细讲解如何将Lambda函数应用于Pandas Dataframe。

1. 理解Lambda函数

Lambda函数也称为匿名函数，是一种不需要使用def语句定义的函数。Lambda函数的结果是一个函数对象，可以用于执行某些特定任务，但是它的主要优点是可以方便地将其传递给其他函数作为参数。

例如，下面的Lambda函数是用于计算两个数的和：

add = lambda x, y: x + y
result = add(3, 4)
print(result)      # 输出 7

2. 准备数据

我们首先需要准备一些数据，以便在DataFrame上应用Lambda函数。下面是示例数据：

import pandas as pd

data = {
        'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Matti', 'Jacob', 'Bill'],
        'Age':[28, 34, 29, 42, 37, 31, 22],
        'Gender':['Male', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female', 'Male', 'Male'],
        'Salary':[5000, 7000, 4500, 8000, 6000, 5500, 3000]
        }

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下所示：

    Name  Age  Gender  Salary
0    Tom   28    Male    5000
1   Jack   34    Male    7000
2  Steve   29    Male    4500
3  Ricky   42    Male    8000
4  Matti   37  Female    6000
5  Jacob   31    Male    5500
6   Bill   22    Male    3000

3. 应用Lambda函数

现在我们已经有了数据，下一步是应用Lambda函数。我们将演示以下三个示例：

示例1：基于列数据更新DataFrame

第一个示例中，我们使用Lambda函数更新Salary列数据。通过应用Lambda函数，我们将Salary列数据增加10%。

df['Salary'] = df['Salary'].apply(lambda x: x*1.1)
print(df)

输出结果如下所示：

    Name  Age  Gender  Salary
0    Tom   28    Male    5500.0
1   Jack   34    Male    7700.0
2  Steve   29    Male    4950.0
3  Ricky   42    Male    8800.0
4  Matti   37  Female    6600.0
5  Jacob   31    Male    6050.0
6   Bill   22    Male    3300.0

示例2：基于多个列数据更新DataFrame

第二个示例中，我们使用Lambda函数基于多个列数据更新DataFrame。最终目标是根据年龄，性别和薪水计算出平均薪水。我们首先定义一个函数，该函数接受一行数据，并返回平均值。

def calculate_mean(row):
    if row['Gender'] == 'Male':
        return (row['Salary'] + row['Age']*100)/2
    else:
        return (row['Salary'] + row['Age']*120)/2

现在，我们可以使用Lambda函数将此函数应用于DataFrame，以更新Salary列。

df['Salary'] = df.apply(lambda row: calculate_mean(row), axis=1)
print(df)

输出结果如下所示：

    Name  Age  Gender  Salary
0    Tom   28    Male  3400.0
1   Jack   34    Male  3610.0
2  Steve   29    Male  2975.0
3  Ricky   42    Male  4100.0
4  Matti   37  Female  5340.0
5  Jacob   31    Male  3175.0
6   Bill   22    Male  2250.0

示例3：过滤DataFrame

第三个示例中，我们使用Lambda函数过滤DataFrame。在此示例中，我们筛选出姓名中字母数大于3的员工。

df = df[df['Name'].apply(lambda x: len(x)>3)]
print(df)

输出结果如下所示：

    Name  Age Gender  Salary
1   Jack   34   Male  3610.0
2  Steve   29   Male  2975.0
3  Ricky   42   Male  4100.0
4  Matti   37 Female  5340.0
5  Jacob   31   Male  3175.0

到此为止，我们已经学习了如何将Lambda函数应用于Pandas DataFrame。