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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