如何在pandas中利用apply加lambda通过对一列数据进行判断后输出其他内容，类似if函数

可以这样使用apply加lambda进行判断并输出其他内容：

假设要对pandas的DataFrame对象df中的一列数据'col'进行判断，如果该列数据大于0，则输出'positive'，否则输出'non-positive'，可以使用如下代码：

df['new_col'] = df['col'].apply(lambda x: 'positive' if x > 0 else 'non-positive')

其中，lambda表达式中的x表示df['col']中的每个元素，根据x的值进行判断并输出相应的内容，最终将结果存储在新的一列'new_col'中。

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 if 函数

pandas中的apply函数可以对DataFrame或Series中的每个元素应用一个函数，而lambda函数可以用于在函数内部创建一个匿名函数。因此，可以使用apply和lambda函数结合起来实现对DataFrame或Series中的元素进行条件处理。

比如，可以通过以下代码实现对Series中的元素进行条件处理：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s.apply(lambda x: x if x > 3 else 0)

在上面的代码中，lambda函数中的if语句实现了对小于等于3的元素赋值为0，而大于3的元素保持不变。

类似地，可以通过以下代码实现对DataFrame中的元素进行条件处理：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'] if x['A'] > 1 else x['B'], axis=1)

在上面的代码中，lambda函数中的if语句实现了对A列大于1的行进行A列和B列的加法，否则返回B列的值。其中，axis=1表示按行进行操作。