python 用lambda函数替换for循环的方法
更新时间:2018年06月09日 11:50:39 作者:chenKFKevin
今天小编就为大家分享一篇python 用lambda函数替换for循环的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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)
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脚本之家。
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