在具有多个 if 语句的 Pandas Lambda 函数中使用 Apply

在 Pandas 中，Lambda 函数非常有用。使用 Lambda 函数可以轻松地在 DataFrame 的列中执行操作和更改数据。但是，当您尝试使用多个 if 语句来管理数据时，代码变得有些棘手。

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas Lambda 函数来管理 DataFrame 中的数据，并在 Lambda 函数中使用多个 if 语句。

1. 简洁的 Lambda 函数

首先，我们将介绍如何编写一个简洁的 Lambda 函数。如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

df['a'].apply(lambda x: x**2)

上面的代码片段中，我们使用 apply() 方法来对 df DataFrame 中的 'a' 列进行操作。使用 Lambda 函数，我们将每个元素的平方值计算出来。

2. 在 Lambda 函数中使用 if 语句

当您需要在 Lambda 函数中使用 if 语句时，代码变得有些复杂。下面是使用 if 语句的 Lambda 函数的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

def func(x):

    if x > 2:
        return x**2
    else:
        return x**3
    
df['a'].apply(func)

在上面的代码片段中，我们创建了一个名为 func() 的函数。这个函数采用单个参数 x。如果 x 大于 2，则返回 x 的平方值。否则，返回 x 的立方值。

3. 在 Lambda 函数中使用多个 if 语句

对于使用多个 if 语句的 Lambda 函数，我们可以使用嵌套 if 语句。下面是使用多个 if 语句的 Lambda 函数的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

def func(x):

    if x > 2:
        if x < 5:
            return x**2
        else:
            return x**3
    else:
        return x
    
df['a'].apply(func)

在上面的代码片段中，我们嵌套了两个 if 语句。如果 x 的值大于 2 并且小于 5，则返回 x 的平方值。否则，返回 x 的立方值。如果 x 的值小于或等于 2，则返回 x。

4. 结论

在 Pandas 中，Lambda 函数非常有用。使用 Lambda 函数可以轻松地对 DataFrame 中的数据进行操作和更改。在 Lambda 函数中使用 if 语句时，代码变得有些棘手。使用嵌套的 if 语句可以使代码更加清晰明了。