python 用lambda函数替换for循环的方法

时间:2022-10-10 22:01:30

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。

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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

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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)

至于如何取舍,就由各位自行决定了,多学一点总不是坏处,对吧?

以上这篇python 用lambda函数替换for循环的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/chenKFKevin/article/details/71090664