python lambda 判断 数大于0或小于0

可以使用 lambda 表达式进行判断，如下所示：

# 判断数大于0或小于0
f = lambda x: "大于0" if x > 0 else "小于等于0"

使用方法：

print(f(5))    # 输出：大于0
print(f(-3))   # 输出：小于等于0
print(f(0))    # 输出：小于等于0

相关问题

python lambda表达式 多个条件判断

Lambda表达式可以使用Python中的条件表达式实现多个条件判断。下面是一个示例，演示了如何在Lambda表达式中使用条件表达式：

# 语法：lambda 参数: 返回值 if 条件 else 返回值
lambda x: 'positive' if x > 0 else 'negative' if x < 0 else 'zero'

这个Lambda表达式将一个数作为输入参数，并根据其正负性返回不同的字符串。如果输入数大于0，则返回'positive'；如果小于0，则返回'negative'；如果等于0，则返回'zero'。

pandas 判断某列数据是否小于等于0，如果大于0就写成“需查看”字段

可以使用Pandas库中的条件判断函数`pandas.DataFrame.apply()`来实现。假设有一个DataFrame数据集`df`，包含两列数据，一列为需要判断的数据列`column_name`，另一列为输出结果列`result_column`。

具体实现步骤如下：

1. 使用`pandas.DataFrame.apply()`函数，将需要判断的数据列`column_name`应用到整个DataFrame中，并将结果保存在输出结果列`result_column`中。

df['result_column'] = df['column_name'].apply(lambda x: '需查看' if x < 0 else x)

2. 运行代码后，输出结果列`result_column`中大于等于0的数据将被替换为“需查看”。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame数据集df，包含两列数据，一列为需要判断的数据列column_name，另一列为输出结果列result_column
df = pd.DataFrame({'column_name': [1, 2, -3, 4, 5], 'result_column': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 使用pandas.DataFrame.apply()函数将需要判断的数据列应用到整个DataFrame中，并将结果保存在输出结果列中
df['result_column'] = df['column_name'].apply(lambda x: '需查看' if x < 0 else x)

# 打印输出结果列中的数据
print(df['result_column'])

运行结果为：

result_column    需查看  需查看      4  需查看      5
index                                      0   1   2   3   4   5

通过以上代码实现，可以判断某列数据是否小于等于0，如果大于0则写入“需查看”字段。