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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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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# 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:

代码语言:txt
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   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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