Pandy: jak używać jednocześnie apply i lambda

Aby zastosować funkcję lambda do ramki DataFrame pandy, możesz użyć następującej podstawowej składni:

 df[' col '] = df[' col ']. apply ( lambda x: ' value1 ' if x < 20 else ' value2 ')

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać tej składni z następującą ramką DataFrame pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

Przykład 1: Użyj Apply i Lambda, aby utworzyć nową kolumnę

Poniższy kod pokazuje, jak za pomocą Apply i lambda utworzyć nową kolumnę, której wartości zależą od wartości istniejącej kolumny:

 #create new column called 'status'
df[' status '] = df[' points ']. apply ( lambda x: ' Bad ' if x < 20 else ' Good ')

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists status
0 A 18 5 Bad
1 B 22 7 Good
2 C 19 7 Bad
3 D 14 9 Bad
4 E 14 12 Bad
5 F 11 9 Bad
6 G 20 9 Good
7:28 4 Good

W tym przykładzie utworzyliśmy nową kolumnę o nazwie status , która przyjęła następujące wartości:

• „ Zły ”, jeśli wartość w kolumnie punktów była mniejsza niż 20.
• „ Dobrze ”, jeśli wartość w kolumnie punktów była większa lub równa 20.

Przykład 2: Użyj Apply i Lambda, aby zmodyfikować istniejącą kolumnę

Poniższy kod pokazuje, jak używać Apply i lambda do modyfikowania istniejącej kolumny w DataFrame:

 #modify existing 'points' column
df[' points '] = df[' points ']. apply ( lambda x: x/2 if x < 20 else x*2)

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 9.0 5
1 B 44.0 7
2 C 9.5 7
3D 7.0 9
4 E 7.0 12
5 F 5.5 9
6 G 40.0 9
7 A.M. 56.0 4

W tym przykładzie modyfikujemy wartości istniejącej kolumny punktowej , korzystając z poniższej reguły w funkcji lambda:

• Jeśli wartość jest mniejsza niż 20, podziel ją przez 2.
• Jeśli wartość jest większa lub równa 20, pomnóż ją przez 2.

Korzystając z tej funkcji lambda, mogliśmy modyfikować wartości istniejącej kolumny punktowej .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe funkcje pand:

Jak zastosować funkcję do Pandas Groupby
Jak wypełnić NaN wartościami z innej kolumny w Pandach