apply（lambda

apply() 是 Pandas 中的一个函数，它可以对 DataFrame 中的每一行或每一列进行操作。而 lambda 是 Python 中的一个匿名函数，通常与 apply() 函数一起使用，用于对 DataFrame 中的数据进行自定义操作。lambda 函数可以在 apply() 函数中作为参数传入，用于对每个元素进行操作，从而实现对整个 DataFrame 的操作。例如，可以使用 lambda 函数对 DataFrame 中的某一列进行过滤或者计算。

相关问题

python apply lambda if_在Pandas中使用Apply Lambda函数和多个if语句

你可以使用 Pandas 的 apply 方法结合 lambda 函数来实现多个 if 语句的条件筛选。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})

df['C'] = df.apply(lambda x: 'A' if x['A'] < 3 else ('B' if x['A'] < 5 else 'C'), axis=1)

在上面的示例中，我们创建了一个 DataFrame，其中包含两列 A 和 B。然后，我们使用 apply 方法和 lambda 函数将条件筛选应用于每一行，并将结果存储在新列 C 中。lambda 函数根据 A 列的值进行多个 if 语句的条件判断，满足条件则返回对应的字符串。在 axis 参数中指定 axis=1 以便 apply 函数可以按行进行操作。

pandas apply lambda

Pandas 的 apply() 函数可以用于在数据框或数据系列的每一行或每一列上运行自定义函数。可以将一个 Lambda 函数作为参数传入 apply() 函数中，从而实现对数据的转换或操作。例如，可以使用 Lambda 函数将每一个元素都乘以 2：df.apply(lambda x: x*2)。