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python 用lambda函數(shù)替換for循環(huán)的方法

 更新時間:2018年06月09日 11:50:39   作者:chenKFKevin  
今天小編就為大家分享一篇python 用lambda函數(shù)替換for循環(huán)的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

場景如下:

現(xiàn)在有一個dataframe,其中一列為score,值從0-100,

df:

score

98

88

37

68

86

33

現(xiàn)在需要增加一列l(wèi)evel,給這些分?jǐn)?shù)分類,90分以上為A,60-90為B,60以下為C。

常用的方法肯定是使用for循環(huán),對每一行進(jìn)行處理。

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)

還有一種方法,是使用python的匿名函數(shù):lambda函數(shù)

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,就由各位自行決定了,多學(xué)一點總不是壞處,對吧?

以上這篇python 用lambda函數(shù)替換for循環(huán)的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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