dataframe lambda函数

Lambda函数是Python中的一种匿名函数形式，可以在需要函数的地方直接定义和使用，而无需事先定义函数名。在Pandas中，可以使用Lambda函数对DataFrame进行数据处理和转换。

Lambda函数通常与Pandas的apply()函数一起使用。apply()函数是在DataFrame或Series上执行元素级的操作，并将传递给它的函数应用于每个元素。Lambda函数可以作为参数传递给apply()函数，以便对DataFrame中的每个元素执行特定操作。

下面是一个使用Lambda函数对DataFrame进行处理的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35]
})

# 使用Lambda函数将每个人的年龄加上5
df['age'] = df['age'].apply(lambda x: x + 5)

# 输出修改后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

       name  age
0     Alice   30
1       Bob   35
2  Charlie   40

在上面的代码中，我们使用Lambda函数将每个人的年龄加上了5。Lambda函数的参数x代表了DataFrame中的每个元素，即每个人的年龄。在函数体中，我们对x加上了5，并将结果返回。最后，apply()函数将Lambda函数应用到DataFrame的每个元素上，并将结果存储回原始的DataFrame中。