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有没有办法在DataFrame中使用apply和lambda时应用条件?

在DataFrame中使用applylambda函数时,可以通过条件表达式来实现条件逻辑。以下是一个示例,展示了如何在Pandas DataFrame中使用applylambda函数应用条件:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply和lambda函数应用条件
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'] if row['A'] > 2 else row['A'] * row['B'], axis=1)

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
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   A   B   C
0  1  10   1
1  2  20   4
2  3  30  63
3  4  40  84
4  5  50 125

在这个示例中,我们创建了一个包含两列(A和B)的DataFrame。然后,我们使用apply函数和lambda表达式来创建一个新列C。lambda表达式中的条件逻辑是:如果列A的值大于2,则将列A和列B的值相加;否则,将列A和列B的值相乘。

这种方法可以灵活地应用各种条件逻辑,以满足不同的数据处理需求。

参考链接:

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