Pandas data frame -使用lambda和多个'if else‘语句应用函数

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了强大的数据结构和数据分析工具，其中最常用的数据结构是DataFrame。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储不同类型的数据，并且可以进行灵活的数据操作和分析。

在Pandas中，我们可以使用lambda函数和多个'if else'语句来应用函数到DataFrame中的某一列或多列。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，展示了如何使用lambda函数和多个'if else'语句应用函数到DataFrame中的某一列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Score': [80, 90, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用lambda函数和多个'if else'语句应用函数到Score列
df['Grade'] = df['Score'].apply(lambda x: 'A' if x >= 90 else 'B' if x >= 80 else 'C' if x >= 70 else 'D')

print(df)

输出结果如下：

  Name  Age  Score Grade
0   Tom   20     80     B
1  Nick   25     90     A
2  John   30     75     C
3   Sam   35     85     B

在上述示例中，我们使用lambda函数和多个'if else'语句创建了一个新的列Grade，根据Score列的值来判断成绩等级。如果Score大于等于90，成绩等级为'A'；如果Score大于等于80，成绩等级为'B'；如果Score大于等于70，成绩等级为'C'；否则，成绩等级为'D'。

这种方式可以灵活地根据条件对DataFrame中的数据进行处理和转换，适用于各种数据分析和数据清洗的场景。

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