dataframe lambda

在Python中，pandas库提供了DataFrame对象，可以使用lambda表达式来对DataFrame进行操作。lambda表达式可以用于单列操作和多列操作。

对于单列操作，可以使用apply函数将lambda表达式应用于DataFrame的某一列。例如，可以使用lambda表达式根据某列的值为另一列赋值，如下所示：
data['label'] = data['score'].apply(lambda x: 1 if x>=1.0 else 0)
这个表达式将根据score列的值，如果值大于等于1.0，则将label列赋值为1，否则赋值为0。

对于多列操作，也可以使用apply函数，但需要指定axis参数为1来表示按行进行操作。例如，可以使用lambda表达式根据多列的值生成新的列值，如下所示：
data['score'] = data.apply(lambda x: float(x['stay_seconds'])/float(x['total_timelen']), axis=1)
这个表达式将根据stay_seconds列和total_timelen列的值，计算得到新的score列的值。

此外，还可以使用其他方法来获取DataFrame的某列。可以通过索引方式获取某列特定行的index，如下所示：
data.index[data['item_id'] == 8712321323].tolist()
这个表达式将返回item_id列值等于8712321323的特定行的index。

还可以使用loc方法获取某列特定行的值，如下所示：
data.loc[data['item_id'] == 33432424324]
这个表达式将返回item_id列值等于33432424324的特定行的值。

另外，还可以使用iloc方法获取某列特定行index的值，如下所示：
data.iloc[4472]
这个表达式将返回index为4472的行的值。

综上所述，lambda表达式在pandas DataFrame中可以用于对单列和多列进行操作，通过apply函数可以将lambda表达式应用于DataFrame的某列，可以根据某列的值生成新的列值，也可以使用其他方法获取某列特定行的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [DataFrame的某列&多列使用lambda正则表达式赋值](https://blog.csdn.net/weixin_42782150/article/details/118215712)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [3.dataframe的lamda表达式以及函数运用](https://blog.csdn.net/liuwei423210896/article/details/103093889)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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