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如何在python中利用lambda函数替换for循环-创新互联

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。

作为一家“创意+整合+营销”的成都网站建设机构,我们在业内良好的客户口碑。创新互联公司提供从前期的网站品牌分析策划、网站设计、成都网站制作、网站设计、创意表现、网页制作、系统开发以及后续网站营销运营等一系列服务,帮助企业打造创新的互联网品牌经营模式与有效的网络营销方法,创造更大的价值。

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可以做什么

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。

关于如何在python中利用lambda函数替换for循环就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


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