pandas apply lambdas

回答: 在pandas中，apply函数结合lambda函数可以对DataFrame中的数据进行处理和替换。引用\[1\]中的例子展示了如何使用lambda函数将DataFrame中的某一列进行条件替换。具体来说，该例子中使用lambda函数将df\['Size'\]列中小于1000000的值替换为"<1m"。然而，需要注意的是，在lambda函数中使用关键字"pass"是不合法的，因为lambda函数需要返回一个值。引用\[2\]中的例子展示了如何使用lambda函数将DataFrame中的某一列进行处理，具体来说，该例子中使用lambda函数将chipo\['item_price'\]列中的字符串转换为浮点数。引用\[3\]中的例子展示了如何使用lambda函数进行多条件替换，具体来说，该例子中使用lambda函数将df\['Size'\]列中小于1000000的值替换为"<1m"，大于等于1000000且小于等于10000000的值替换为"1-10m"。通过apply函数和lambda函数的结合，可以方便地对DataFrame中的数据进行处理和替换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [在Pandas中使用Apply Lambda函数和多个if语句](https://blog.csdn.net/weixin_39613188/article/details/110331852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas apply lambda_Pandas 数据处理(二) ——条件筛选与排序！](https://blog.csdn.net/weixin_39602891/article/details/110264763)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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