pandas lambda 用法

pandas中的lambda函数是一种匿名函数，用于在数据框中执行特定的操作。它可以用于对数据框中的数据进行过滤、转换、聚合等操作。

以下是pandas lambda函数的用法：

1. 过滤行数据

通过lambda函数可以实现对数据框中的行数据进行过滤，例如只选择age大于18的行数据：

df = df[df['age'].apply(lambda x: x > 18)]

2. 对数据进行转换

通过lambda函数可以对数据框中的数据进行转换，例如将字符串转换为小写：

df = df.apply(lambda x: x.astype(str).str.lower())

3. 对数据进行聚合

通过lambda函数可以对数据框中的数据进行聚合，例如计算年龄的平均值：

average_age = df['age'].apply(lambda x: x.mean())

4. 对数据进行映射

通过lambda函数可以对数据框中的数据进行映射，例如将性别映射为0和1：

df['sex'] = df['sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'male' else 0)

总之，lambda函数是一个非常强大的工具，可以在pandas中实现各种复杂的操作。