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在不同列中包含条件if的Pandas .apply

在Pandas中,.apply()函数是一个非常有用的方法,它可以将一个函数应用于DataFrame中的每一行或每一列。当我们需要根据某些条件对DataFrame进行操作时,可以使用带有条件if语句的.apply()函数。

.apply()函数的基本语法如下:

代码语言:txt
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df.apply(func, axis=0, args=(), **kwargs)

其中,func是要应用的函数,axis是指定应用的轴,0表示按列应用,1表示按行应用。args是传递给函数的位置参数,**kwargs是传递给函数的关键字参数。

在使用条件if的.apply()函数时,我们可以定义一个自定义函数,然后在函数中使用条件if语句进行判断和操作。下面是一个示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数,根据条件对列进行操作
def apply_func(x):
    if x['A'] > 3:
        return x['B'] * 2
    else:
        return x['B']

# 使用.apply()函数应用自定义函数
df['C'] = df.apply(apply_func, axis=1)

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A   B   C
0  1   6   6
1  2   7   7
2  3   8   8
3  4   9  18
4  5  10  20

在上面的示例中,我们定义了一个自定义函数apply_func,根据条件判断列A的值是否大于3,如果大于3,则返回列B的值乘以2,否则返回列B的原始值。然后使用.apply()函数将该函数应用于DataFrame的每一行,并将结果保存到新的列C中。

总结一下,.apply()函数是Pandas中非常有用的方法,可以根据条件对DataFrame进行操作。在使用条件if的.apply()函数时,我们可以定义一个自定义函数,然后在函数中使用条件if语句进行判断和操作。这样可以灵活地根据不同的条件对DataFrame进行处理。

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