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在pandas中，apply函數(shù)是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具，它可以對(duì)DataFrame或Series的每個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)函數(shù)，這對(duì)于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作非常有用，pandas的apply函數(shù)并不直接支持elif語(yǔ)句，我們可以通過(guò)定義一個(gè)接受多個(gè)參數(shù)的函數(shù)來(lái)模擬這個(gè)過(guò)程。
以下是一個(gè)示例，我們將使用apply函數(shù)來(lái)對(duì)一個(gè)DataFrame進(jìn)行操作，該DataFrame有兩個(gè)列：’A’和’B’，我們想要根據(jù)這兩個(gè)列的值來(lái)決定新的列’C’的值。
1、我們需要定義一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù)，并根據(jù)這兩個(gè)參數(shù)的值返回一個(gè)新的值，我們可以使用ifelse語(yǔ)句來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。
def func(a, b):
if a > b:
return 'a is greater than b'
elif a < b:
return 'a is less than b'
else:
return 'a is equal to b'
2、我們可以使用apply函數(shù)將這個(gè)函數(shù)應(yīng)用到DataFrame的每一行。
import pandas as pd
創(chuàng)建一個(gè)DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
使用apply函數(shù)應(yīng)用我們的函數(shù)
df['C'] = df.apply(lambda row: func(row['A'], row['B']), axis=1)
在這個(gè)例子中，我們使用了lambda函數(shù)來(lái)將每一行的數(shù)據(jù)作為參數(shù)傳遞給我們的函數(shù)，axis=1表示我們希望對(duì)每一行進(jìn)行操作，而不是對(duì)每一列。
注意：雖然這種方法可以模擬elif語(yǔ)句的功能，但是它并不是最佳的解決方案，在pandas中，更常見(jiàn)的做法是使用向量化操作或者條件語(yǔ)句來(lái)直接修改DataFrame的值，我們可以使用numpy的where函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)類似的功能：
df['C'] = np.where(df['A'] > df['B'], 'a is greater than b', 'a is less than b')
新聞名稱：pandasapply函數(shù)多個(gè)條件elif
標(biāo)題來(lái)源：http://www.5511xx.com/article/dpgghjh.html
