python 用lambda函数替换for循环的方法


            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中文源码网。