这篇文章给大家介绍如何在python中利用lambda函数替换for循环,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
场景如下:
现在有一个dataframe,其中一列为score,值从0-100,
df:
score
98
88
37
68
86
33
现在需要增加一列level,给这些分数分类,90分以上为A,60-90为B,60以下为C。
常用的方法肯定是使用for循环,对每一行进行处理。
import pandas as pd list = [98,88,37,68,86,33] df = pd.DataFrame(list, columns=['score']) # convert list to dataframe df['level'] = '' # add a column def judgeLevel(df): for i in range(len(df)): if df.score.ix[i] < 60: df.level.ix[i] = 'C' elif df.score.ix[i] > 90: df.level.ix[i] = 'A' else: df.level.ix[i] = 'B' return df df = judgeLevel(df)
还有一种方法,是使用python的匿名函数:lambda函数
import pandas as pd list = [98,88,37,68,86,33] df = pd.DataFrame(list, columns=['score']) df['level'] = '' # add a column def judgeLevel(df): if df['score'] < 60: return 'C' elif df['score'] > 90: return 'A' else: return 'B' df['level'] = df.apply(lambda r: judgeLevel(r), axis=1)
Python是一种编程语言,内置了许多有效的工具,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,在许多领域中都有广泛的应用,例如最热门的大数据分析,人工智能,Web开发等。
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