遍历pandas数据帧并应用if esle函数

遍历pandas数据帧并应用if else函数可以通过使用apply方法结合lambda函数来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，DataFrame是一个二维的数据结构，可以理解为一个表格，其中包含了行和列。遍历DataFrame的每一行并应用if else函数，可以使用apply方法结合lambda函数来实现。

首先，我们需要导入pandas库并创建一个示例DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 28],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用apply方法结合lambda函数来遍历DataFrame的每一行并应用if else函数。假设我们想根据年龄判断每个人是否为成年人（年龄大于等于18岁），并将结果添加为新的一列：

# 定义if else函数
def check_adult(age):
    if age >= 18:
        return 'Adult'
    else:
        return 'Not Adult'

# 应用if else函数并添加新列
df['Adult'] = df['Age'].apply(lambda x: check_adult(x))

在上述代码中，我们定义了一个名为check_adult的if else函数，根据传入的年龄参数判断是否为成年人，并返回相应的结果。然后，我们使用apply方法结合lambda函数，将check_adult函数应用于DataFrame的'Age'列的每个元素，并将结果添加为新的一列'Adult'。

现在，我们可以打印输出DataFrame来查看结果：

print(df)

输出结果如下：

   Name  Age  Gender     Adult
0  John   25    Male     Adult
1  Emma   30  Female     Adult
2  Mike   35    Male     Adult
3  Emily  28  Female     Adult

以上代码中，我们遍历了DataFrame的每一行，并根据if else函数的判断条件将结果添加为新的一列。这个例子展示了如何在pandas中遍历DataFrame并应用if else函数。

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