条件函数应用于pandas数据帧，如果与else比较，则更改值
条件函数应用于pandas数据帧时，可以使用apply()函数结合lambda表达式来实现。当与else比较时，可以使用np.where()函数来更改值。
具体步骤如下：
- 导入所需的库：
import pandas as pd
import numpy as np- 创建一个示例数据帧：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10]})- 定义一个条件函数，根据条件返回相应的值：
def condition_func(x):
if x > 3:
return 'High'
else:
return 'Low'- 使用
apply()函数将条件函数应用于数据帧的某一列，并创建一个新的列来存储结果：
df['C'] = df['A'].apply(condition_func)- 如果要将条件函数应用于整个数据帧，可以使用
applymap()函数：
df = df.applymap(condition_func)- 如果要在与
else比较时更改值，可以使用np.where()函数：
df['D'] = np.where(df['A'] > df['B'], 'True', 'False')以上是使用条件函数应用于pandas数据帧，并与else比较后更改值的方法。关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
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