在DataFrame中使用apply
和lambda
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apply
和lambda
函数应用条件:
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:
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:
云+社区技术沙龙[第21期]
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