极客笔记pandas lambda使用if语句
在 pandas 中，lambda 函数是一种匿名函数，通常用于对数据进行快速的操作和转换。当我们需要根据条件对数据进行处理时，可以结合 lambda 函数和 if 语句来实现这一目的。本文将介绍如何在 pandas 中使用 lambda 函数和 if 语句来对数据进行条件处理。
在 pandas 中，lambda 函数通常与 apply 方法一起使用，apply 方法可以对整个 DataFrame 或 Series 中的每个元素应用指定的函数。通过结合 lambda 函数和 if 语句，我们可以实现根据条件对数据进行筛选、转换等操作。
示例
假设我们有以下的一个 DataFrame，包含了学生的姓名、年龄和成绩信息：
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [20, 21, 22, 23],
'Grade': [75, 80, 85, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行以上代码会输出以下的数据表：
Name Age Grade
0 Alice 20 75
1 Bob 21 80
2 Charlie 22 85
3 David 23 90
现在我们想要根据学生的成绩，将成绩在 80 分以上的学生标记为“优秀”，其他学生标记为“良好”。我们可以使用 lambda 函数和 if 语句来实现这个操作：
df['Performance'] = df['Grade'].apply(lambda x: '优秀' if x >= 80 else '良好')
print(df)
运行以上代码会输出以下的数据表：
Name Age Grade Performance
0 Alice 20 75 良好
1 Bob 21 80 优秀
2 Charlie 22 85 优秀
3 David 23 90 优秀
在这段代码中，我们通过 lambda 函数对 DataFrame 中的 Grade 列元素进行了处理，如果成绩大于等于 80 分，则标记为“优秀”，否则标记为“良好”。通过 apply 方法和 lambda 函数，我们可以实现对数据的灵活处理和操作。
除了对单列数据进行条件处理，我们还可以通过 lambda 函数对多列数据进行复杂的条件处理。例如，我们要根据学生的年龄和成绩来判断他们的等级：
df['Level'] = df.apply(lambda row: '优秀' if row['Grade'] >= 80 and row['Age'] >= 20 else '良好', axis=1)
print(df)
运行以上代码会输出以下的数据表：
Name Age Grade Performance Level
0 Alice 20 75 良好 良好
1 Bob 21 80 优秀 优秀
2 Charlie 22 85 优秀 优秀
3 David 23 90 优秀 优秀
在这段代码中，我们通过 lambda 函数对 DataFrame 中的每一行数据进行处理，根据 Age 和 Grade 列的条件来判断学生的等级。通过指定 axis=1 参数，我们可以在 apply 方法中对每一行数据进行处理。
在实际的数据处理中，我们经常需要根据不同的条件对数据进行处理。通过结合 lambda 函数和 if 语句，可以实现对数据的灵活处理和转换。在处理数据时，我们可以根据具体的需求来编写 lambda 函数和条件语句，从而实现对数据的快速处理和操作。