如何使用apply和lambda在Dataframe中应用多个if/else条件？ - 腾讯云开发者社区

) else 10)(12)) Output: 10 12 如果存在多个条件（if-elif-......）因此如果我们确实需要存储一个函数以供进一步使用，我们最好定义一个等效的普通函数，而不是将 lambda 函数分配给变量 Lambda 函数在 Python 中的应用带有 filter() 函数的...因此由于 pandas Series 对象也是可迭代的，我们可以在 DataFrame 列上应用 map() 函数来创建一个新列： import pandas as pd df = pd.DataFrame...-else 循环它不能包含任何变量赋值（例如，lambda x: x=0 将抛出一个语法错误）我们不能为 lambda 函数提供文档字符串总结总而言之，我们已经详细讨论了在 Python 中定义和使用...lambda 函数调用函数执行（IIFE）的定义如何使用 lambda 函数执行条件操作，如何嵌套多个条件，以及为什么我们应该避免它为什么我们应该避免将 lambda 函数分配给变量如何将 lambda

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在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'False' print (df) 查询结果如下： (2) IF condition – set of numbers and lambda 下面看一下使用lambada表达式如何实现案例...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下：在原始DataFrame列上应用 IF 条件上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。

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初学者的10种Python技巧

＃8 —将lambda应用于DataFrame列 pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构，例如Excel for Python。...data[‘music’].apply(lambda x: 1 if x == ‘bach’ else 0) 将输出： ? 其中第一列是DataFrame索引，第二列是代表单行if输出的系列。...＃7-将条件应用于多列假设我们要确定哪些喜欢巴赫的植物也需要充足的阳光，因此我们可以将它们放在温室中。...在第4行，我们将此函数.apply（）应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨列评估函数（与之相对 axis=0，后者跨行评估）。...根据 PEP8，Python样式指南：包装长行的首选方法是在括号，方括号和花括号内使用Python的隐含行连续性。

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给数据科学家的10个提示和技巧Vol.3

该博客由一群数据科学家所运营，专注于讲解在各种领域如何使用大数据技术（从机器学习和人工智能到业务领域）。 1 引言前面已经介绍了一些数据分析的技巧，主要是用Python和R实现。...… End)”语句在SQL中，Count(Case When … Else … End)是一个使用频率非常高的计数语句。...['gender'] = dummy.apply(lambda x:x.get('gender')) doc['nationality'] = dummy.apply(lambda x:x.get('nationality...3.2 利用applymap改变多个列的值通过一个示例演示如何使用applymap()函数更改pandas数据框中的多个列值。...假设DataFrame的值是1、2和3，你想应用下面的映射函数: If 1, then 0.

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强大的匿名函数lambda使用方法，结合map、apply等

y(4) out:9 # 将变量赋值，只是演示它本身的方法和过程，这么简单操作在现实中并不这么用 y = lambda a,b : a*b c = y(5,6) c out:30 （2）结合内置函数使用...注意if 和else 可能要成对出现，试过很多次，只有if 没有else一直报错。...([ 1, 11, 21]) 四、pandas中的lambda用法与numpy类似，可以与**map()、apply()、applymap()**等方法结合使用。...用于DataFrame时，根据轴参数是列或者行，返回沿 DataFrame 的给定轴应用的结果。...一般情况下，在pandas中apply应用更灵活，更广泛，尤其是自定义函数带多个参数时，建议使用apply。

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Pandas的apply方法的应用练习

应用自定义函数 df['new_column'] = df['column1'].apply(process_data) 3.请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和...add_columns = lambda x: x['column1'] + x['column2'] # 应用 lambda 函数到 DataFrame 的新列 'sum_column' 中...'Math Score','English Score, 'Science Score'和'Overall Score'，请编写一个函数将每个学生三科成绩相加，并将结果存储在'Overall Score...'列中，然后使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行 # 编写函数将学生成绩相加 def calculate_overall_score(row): row['Overall...my_function，它接受DataFrame的一行作为参数，并根据某些条件修改该行的值将年龄大于等于18的人的性别修改为”已成年“；在Seris中使用apply方法 def my_function

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Pandas之实用手册

：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。...if l == []: return '' else: return l[0]df.apply(stripper, axis=1)额外参数"""can pass extra

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...一个原因是apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。...三、矢量化操作：使用.isin选择数据什么是矢量化操作？如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。

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全文2500字详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析

，则是在0分和“原来的评分-1”当中取一个最大的，然后我们通过apply方法和lambda方法将这个自定义的函数应用在这个DataFrame数据集当中 df["CustomRating"] = df.apply...] # 多个条件: AND - 同时满足评分高于5分并且投票大于100000的 And_df = df[(df['Rating']>5) & (df['Votes']>100000)] # 多个条件...方法和lambda方法应用到数据集当中去 new_df = df[df.apply(lambda x : bool_provider(x['Revenue(Millions)'],...else y Bigger(2, 10) output 10 当然很多时候我们可能有多组if-else，这样写起来就有点麻烦了，代码如下 df['Rating'].apply(lambda x:"...，然后通过apply和lambda方法搭配使用

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Pandas缺失数据处理

好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示缺失值也可能是空字符串（’’）或数值在Pandas中使用NaN表示缺失值； NaN简介 Pandas..., 这个时候可以使用apply函数 apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理 apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用...DataFrame中：使用apply的时候,可以通过axis参数指定按行/ 按列传入数据 axis = 0 (默认) 按列处理 axis = 1 按行处理，上面是按列都执行了函数 def avg_3...=df['column1'].apply(lambda x:x*2) # 检查'column1'中的每个元素是否大于10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为0 df['new_column...'] = df.apply(lambda row: 0 if row['column1'] > 10 else row['new_column'], axis=1) # 按行 # 可以翻译为：df['new_column

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。什么是向量化? 向量化是将操作应用于整个数组或数据系列的过程，而不是逐个遍历每个元素。...向量化操作示例 1、基本算术运算一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...，加法运算df['A'] + df['B']同时应用于整个列'A'和'B'，结果存储在列'C'中。...3、条件操作也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...3 Odd 使用lambda函数来检查' a '中的每个元素是偶数还是奇数，并将结果分配给' D '列。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后在应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...这与我们上面的循环操作相比如何？首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。因此，你必须编写的代码行和调用的Python代码会大大减少。...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则：尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。

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还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

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PythonforResearch | 2_数据处理

条件选择背后的逻辑：使用 df[condition] 来请求 Pandas 过滤数据框 conditon是每行的True或者False值序列（因此condition的长度必须和 dataframe...法一：使用apply()函数和lambda logic = lambda x: x.price*1.5 if x.foreign == 'Foreign' else x.price df_auto['new_price...Monza3667.0Domestic3667.0 法二：使用apply()和函数在上面的示例中，我们使用匿名 lambda 函数。....groupby()实现组内操作，处理流程如下： Split: 根据某些条件将数据分为几组 Apply: 分别对每个组应用函数 Combine: 将结果组合到数据结构中参阅:http://pandas.pydata.org...对象中应用.apply()函数：在.apply（）中使用lambda是迭代数据子集的好方法。

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Pandas中的数据转换

head() #可以使用lambda表达式，也可以使用函数对于DataFrame，它在默认axis=0下可以迭代每一个列操作： # def test(x): # print(x) #...return x # df.apply(test)#axis=0 # df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!'))....例如，现在想要匹配空字符串前面的所有的字母，可以使用如下操作： user_info.city.str.extract("(\w+)\s+", expand=True) 如果使用多个组提取正则表达式会返回一个...# 接收一个 lambda 函数 user_info.age.map(lambda x: "yes" if x >= 30 else "no") 又比如，我想要通过城市来判断是南方还是北方，我可以这样操作...user_info.age.apply(lambda x: "yes" if x >= 30 else "no") applymap 方法针对于 DataFrame，它作用于 DataFrame 中的每个元素

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pandas apply() 函数用法

我们可以这样想：从 list 中取出特定规则的数字，能不能只关注和设置规则，循环这种事情交给编程语言去处理呢？当然可以。...Dataframe 中增加一列。...lambda 匿名函数，将计算结果存储在一个新的 Series 中返回。...16 5 6 c 49 8 9 下面的示例对 x 和 y 列进行平方运算： df.apply(lambda x : np.square(x) if x.name in ['x', 'y']...] = elapsed.apply(lambda x : x.days) 使用 DataFrame.apply() 函数也能达到同样的效果，我们需要先定义一个函数 get_interval_days()

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pandas分组聚合转换

无法对特定的列使用特定的聚合函数无法使用自定义的聚合函数无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名可以通过agg函数解决这些问题：当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...']]，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。...在原表中通过过滤得到所有容量大于100的组： gb.filter(lambda x: x.shape[0] > 100).head() apply自定义函数还有一种常见的分组场景，无法用前面介绍的任何一种方法处理...> 10 else row['new_column'], axis=1) # 按行最后的检查部分是按行传入apply方法，lambda row 是标明传入的是行，可以简单理解为df['new_column...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。

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8 个 Python 高效数据分析的技巧

一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。 ? 下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。...Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。 ? Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。 ?...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！

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这 8 个 Python 技巧让你的数据分析提升数倍！

Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...lambda表达式，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。...在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。 Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。 ?...Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。 ? Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ?...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！

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pandas的iterrows函数和groupby函数

1. pd.iterrows()函数 iterrows() 是在DataFrame中的行进行迭代的一个生成器，它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。...所以，当我们在需要遍历行数据的时候，就可以使用 iterrows()方法实现了。...在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计- Transformation ：执行一些特定组的操作- Filtration：根据某些条件下丢弃数据下面我们一一来看一看...分分割方法有多种 obj.groupby(‘key’)- obj.groupby([‘key1’,‘key2’])- obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于DataFrame..."""agg方法实现聚合, 相比于apply，可以同时传入多个统计函数""" # 针对同一列使用不同的统计方法 grouped = df.groupby('Year', as_index=False

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Python lambda 函数深度总结

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