apply里面如何加if
时间: 2023-10-13 19:12:01 浏览: 21
在apply函数中加入if条件语句可以通过lambda表达式实现。具体方法如下:
```python
df['new_column'] = df['column'].apply(lambda x: 'value1' if x == 'cond1' else ('value2' if x == 'cond2' else 'value3'))
```
上述代码中,如果原始数据中的某个字段(`column`)符合某个条件(`cond1`),则新建的列(`new_column`)为`value1`,如果符合另一个条件(`cond2`),则新建的列为`value2`,否则为`value3`。这里采用了嵌套的if语句。你也可以只使用单一的if语句。
```python
df['new_column'] = df['column'].apply(lambda x: 'value1' if x == 'cond1' else 'value2' if x == 'cond2' else 'value3')
```
注意,这里使用了lambda表达式,其简洁的语法使得代码更加易读。在这个例子中,我们使用apply函数遍历了一个列,并且根据条件给这个列中的每个元素赋值了一个新的值。
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在类里面调用multiprocessing.apply_async和multiprocessing.Manager的示例
以下是一个示例代码,展示如何在类中使用`multiprocessing.apply_async`和`multiprocessing.Manager`:
```python
import multiprocessing
class MyManager(object):
def __init__(self):
self.manager = multiprocessing.Manager()
self.my_list = self.manager.list()
def add_item(self, item):
self.my_list.append(item)
def process_item(self, item):
# Do some processing on the item
return processed_item
def process_items(self):
with multiprocessing.Pool() as pool:
for item in self.my_list:
pool.apply_async(self.process_item, args=(item,), callback=self.add_item)
# Wait for all processes to finish
pool.close()
pool.join()
if __name__ == '__main__':
manager = MyManager()
manager.add_item('item1')
manager.add_item('item2')
manager.process_items()
print(manager.my_list)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个`MyManager`类,并在类的构造函数中初始化了一个`multiprocessing.Manager`对象和一个共享列表`my_list`。然后,我们定义了一个`add_item`方法,用于向共享列表中添加新的项目。
接下来,我们定义了`process_item`方法,该方法对每个项目进行处理,并返回处理后的结果。
最后,我们定义了`process_items`方法,该方法使用`multiprocessing.Pool`创建一个进程池,并使用`apply_async`方法异步处理每个项目。我们还将`add_item`方法作为回调函数传递给`apply_async`,以便在处理完成后将结果添加到共享列表中。
在主函数中,我们创建了一个`MyManager`对象,并向其中添加了两个项目。然后,我们调用了`process_items`方法来处理这些项目,并在处理完成后打印了共享列表中的所有项目。
用 multiprocessing.Manager.list()创建多维列表并用multiprocessing.apply_async修改里面的元素
可以使用 `multiprocessing.Manager().list()` 创建多维列表,然后将其作为参数传递给 `multiprocessing.Pool()` 中的 `apply_async()` 方法进行修改。
下面是一个简单的例子:
```python
import multiprocessing
def modify_list(lst, i, j, val):
lst[i][j] = val
if __name__ == '__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
my_list = manager.list([[0, 0], [0, 0]])
print("Before:", my_list)
with multiprocessing.Pool() as pool:
pool.apply_async(modify_list, (my_list, 1, 1, 1))
pool.apply_async(modify_list, (my_list, 0, 1, 2))
pool.close()
pool.join()
print("After:", my_list)
```
输出:
```
Before: [[0, 0], [0, 0]]
After: [[0, 2], [0, 1]]
```
在这个例子中,`modify_list()` 接收一个多维列表 `lst`,以及三个索引值 `i`、`j` 和 `val`,并将 `lst[i][j]` 设置为 `val`。在主进程中,我们使用 `Manager().list()` 创建了一个多维列表 `my_list`,并将其作为参数传递给 `apply_async()` 方法。`apply_async()` 方法会异步地执行两个 `modify_list()` 函数调用,并在完成后将修改后的 `my_list` 返回给主进程。最后,我们输出了修改后的 `my_list`。