Pandas Dataframe使用lambda函数添加列

Pandas是一个开源的数据处理库，主要用于数据分析和数据处理任务。Dataframe是Pandas库的一种数据结构，类似于表格，可以方便地存储和处理结构化数据。

在Pandas Dataframe中使用lambda函数添加列可以通过apply方法实现。apply方法接受一个函数作为参数，并将该函数应用于指定的列或行。lambda函数是一种匿名函数，可以在一行代码中定义简单的函数。

下面是一个示例，演示如何使用lambda函数在Pandas Dataframe中添加列：

import pandas as pd

# 创建一个示例的Dataframe
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用lambda函数添加一个新的列"Age Category"
df['Age Category'] = df['Age'].apply(lambda x: 'Young' if x < 30 else 'Old')

# 打印输出结果
print(df)

输出结果如下：

      Name  Age Age Category
0    Alice   25        Young
1      Bob   30          Old
2  Charlie   35          Old
3    David   40          Old

在上述示例中，我们使用lambda函数定义了一个简单的条件判断，如果年龄小于30，则为"Young"，否则为"Old"。通过apply方法将lambda函数应用于"Age"列，将结果存储到新的列"Age Category"中。

Pandas Dataframe中使用lambda函数添加列的优势是可以在一行代码中定义简单的函数逻辑，并且可以灵活地处理大规模的数据。它适用于各种数据分析和处理场景，如数据清洗、特征工程、数据转换等。

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