在Pandas Lambda函数中使用Apply,有多个if语句

使用Pandas Lambda函数中的apply方法时,可以在Lambda函数中使用多个if语句实现更加复杂的条件筛选和处理。下面介绍Lambda函数中使用apply方法的完整攻略,并给出具体的实例说明。

  1. 准备数据
    首先,需要准备Pandas DataFrame类型的数据。以一个图书信息表为例,数据如下所示:
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'title': ['The Great Gatsby', 'One Hundred Years of Solitude', 'To Kill a Mockingbird', 'Pride and Prejudice'], 
                   'year': [1925, 1967, 1960, 1813],
                   'author': ['F. Scott Fitzgerald', 'Gabriel García Márquez', 'Harper Lee', 'Jane Austen']})

print(df)

输出:

                          title  year                  author
0            The Great Gatsby  1925      F. Scott Fitzgerald
1  One Hundred Years of Solitude  1967  Gabriel García Márquez
2         To Kill a Mockingbird  1960               Harper Lee
3            Pride and Prejudice  1813              Jane Austen
  1. 创建Lambda函数
    Lambda函数中使用多个if语句时,需要注意语句的嵌套和缩进。Lambda函数中的多个if语句可以按照以下格式书写:
lambda x: [Return value if condition1 else [Return value if condition2 else [Return value if condition3 else ...]]]

下面创建一个Lambda函数,将年份在1950年之前的图书标记为“Classic”,年份在1950年之后的图书标记为“Modern”:

classify_books = lambda x: 'Classic' if x['year'] < 1950 else ('Modern' if x['year'] >= 1950 else '')
  1. 使用apply方法
    在Lambda函数中使用多个if语句后,可以使用apply方法将Lambda函数应用于DataFrame中的每一行数据。使用apply方法的格式如下:
df.apply(lambda x: function(x), axis=1)

其中,function为Lambda函数。在这个例子中,应该使用如下代码:

df['category'] = df.apply(lambda x: classify_books(x), axis=1)

print(df)

输出:

                          title  year                  author category
0            The Great Gatsby  1925      F. Scott Fitzgerald  Classic
1  One Hundred Years of Solitude  1967  Gabriel García Márquez   Modern
2         To Kill a Mockingbird  1960               Harper Lee   Modern
3            Pride and Prejudice  1813              Jane Austen  Classic

可以看到,使用Lambda函数和apply方法后,成功将图书按照时间分类为“Classic”和“Modern”,并在原数据框中添加了一列“category”来储存分类结果。

总结:使用Lambda函数中的多个if语句可以实现更加复杂的条件筛选和处理,使用apply方法可以将Lambda函数应用于DataFrame中的每一行数据。以上是使用Pandas Lambda函数中使用Apply,有多个if语句的完整攻略。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:在Pandas Lambda函数中使用Apply,有多个if语句 - Python技术站

(2)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • 如何使用 Python Pandas 更新行和列

    当需要处理和修改数据集合时,Python Pandas(一个数据分析的库)是一个非常有用的工具。其中更新行和列是经常需要处理的部分,下面就详细讲解一下如何使用 Python Pandas 更新行和列: 更新列 我们可以通过以下方法来更新Pandas数据框的列: 方法一:通过赋值方法 要更新单列,请输入数据框名称及要更新的列名称,然后使用赋值方法指定新列。例如…

    python 2023年5月14日
    00
  • Pandas查询数据df.query的使用

    下面是Pandas查询数据df.query的完整攻略: 什么是df.query? Pandas中的数据框(DataFrames)可以使用query函数从数据结构中查询子集。query 函数使用字符串表达式来查询数据框中的行。使用此函数可以通过快速应用自然语言查询语句来过滤数据,这使得文本搜索变得容易。 df.query语法 使用df.query()函数可以接…

    python 2023年5月14日
    00
  • Pandas实现在线文件和剪贴板数据读取详解

    Pandas是Python中非常流行的数据分析和处理库,它提供了许多方便的工具和函数来处理各种数据格式。其中包括对文件和剪贴板数据的读取。在本篇攻略中,我们将介绍如何使用Pandas来实现在线文件和剪贴板数据的读取。 在线文件数据读取 在Pandas中,我们可以通过一些函数来实现在线文件数据读取。其中最常用的是read_csv函数,它可以读取CSV格式的数据…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas 查询函数query的用法说明

    下面是关于pandas查询函数query的用法说明的完整攻略。 1. 简介 Pandas是一种数据处理工具,在数据处理的过程中,经常需要进行数据筛选,查询等操作。Pandas提供了一个强大的查询函数query,可以帮助我们更方便地进行数据查询和筛选操作。 2. query函数的基本语法 query函数的基本语法为: DataFrame.query(expr,…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python 从一个等长列表的dict中创建一个Pandas数据框架

    首先,我们需要导入 Pandas 库,可以使用以下代码: import pandas as pd 之后,我们需要创建一个等长列表的字典,以便将其转换为 Pandas 数据框架。例如,我们可以创建以下字典: dict = {‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘David’], ‘age’: [25, 30, 35, 40]…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python实现人脸识别的详细图文教程

    标题 Python实现人脸识别的详细图文教程 介绍 本文主要介绍如何使用Python实现人脸识别,包括安装依赖库、构建模型、识别人脸等环节。本文将提供完整的图文教程和示例代码,适合想要学习人脸识别技术的初学者,也适合有一定Python基础的开发者。 步骤 安装依赖库 在进行人脸识别之前,需要预先安装一些依赖库。本文使用的依赖库包括opencv-python、…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python Pandas – 检查两个共享封闭端点的Interval对象是否重叠

    Python Pandas是一个强大的数据分析库,它提供了丰富的数据处理和分析工具,其中包括对interval对象的支持。在Pandas中,可以使用interval_range()函数来创建interval对象,可以使用overlaps()方法来检查interval对象是否重叠。 要检查两个共享封闭端点的interval对象是否重叠,可以使用overlaps…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • python通用数据库操作工具 pydbclib的使用简介

    标题:Python通用数据库操作工具 pydbclib的使用简介 1. 简介 pydbclib是一个Python的通用数据库操作工具,支持多种数据库类型,包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。它简化了Python对各种数据库的操作过程,提供了一致的API供开发者使用。 2. 安装 使用pip可以方便地安装pydbclib,安装命令如下: pi…

    python 2023年6月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部