pandas数据帧中lambda函数中的多个条件

在pandas数据帧中，lambda函数可以用于在某一列或多列中应用多个条件进行数据处理和筛选。lambda函数是一种匿名函数，可以在不创建函数名称的情况下直接使用。对于多个条件，可以使用逻辑运算符（例如and，or）将它们组合起来。

下面是一个示例，演示如何在pandas数据帧中使用lambda函数处理多个条件：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用lambda函数进行筛选，选择年龄大于30且工资大于60000的行
filtered_df = df.loc[lambda x: (x['Age'] > 30) & (x['Salary'] > 60000)]

# 输出筛选结果
print(filtered_df)

运行上述代码，将输出符合条件的行：

      Name  Age  Salary
2  Charlie   35   70000
3    David   40   80000

在这个例子中，lambda函数(x['Age'] > 30) & (x['Salary'] > 60000)用于筛选年龄大于30且工资大于60000的行。x代表传递给lambda函数的数据帧（df），x['Age']表示对年龄列进行条件判断，x['Salary']表示对工资列进行条件判断。

对于lambda函数中的多个条件，使用逻辑运算符（&代表and，|代表or）将它们组合起来。可以根据实际需求自由组合条件。在筛选时，使用df.loc[lambda x: ...]来选择符合条件的行。

在使用lambda函数处理多个条件时，可以结合pandas的其他功能和方法，如apply函数、map函数等，以实现更复杂的数据处理操作。

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