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我们。

本文标题: python 用lambda函数替换for循环的方法

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/229815.html

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