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：

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：

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：

   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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