python 用lambda函數(shù)替換for循環(huán)的方法
更新時(shí)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(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
場(chǎng)景如下：
現(xiàn)在有一個(gè)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(lèi)，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(duì)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(diǎn)總不是壞處，對(duì)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?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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