带有两列 pandas 的 lambda - Python

在 Python 中，Pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了许多方便的函数和方法来解决数据分析和数据处理的问题。在 Pandas 中，我们可以使用 lambda 表达式来对数据进行灵活的操作，包括对两列数据的处理。

下面是一个示例，展示了如何使用 lambda 表达式对两列 Pandas 数据进行操作。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 lambda 表达式对两列进行操作
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码将输出以下结果：

| A | B | C | |------|------|------| | 1 | 10 | 11 | | 2 | 20 | 22 | | 3 | 30 | 33 | | 4 | 40 | 44 | | 5 | 50 | 55 |

在上述示例中，我们首先创建了一个包含两列数据的 DataFrame。然后，我们使用 apply 方法和 lambda 表达式，在每一行的两列数据上执行相加操作，并将结果保存到新的列 C 中。

lambda 表达式的语法为 lambda 参数: 表达式，其中参数是一个代表每一行的 Series 对象，通过指定 axis=1 参数，我们可以在每一行上应用 lambda 表达式。

上述示例展示了 lambda 表达式在 Pandas 中的简单应用，你可以根据自己的需求自由组合 lambda 表达式和 Pandas 的其他函数来执行更复杂的操作。希望这个介绍对你有帮助！