我正在尝试根据数据框中的人的大小来推断分类,如下所示:
Size
1 80000
2 8000000
3 8000000000
...
我希望它看起来像这样:
Size Classification
1 80000 <1m
2 8000000 1-10m
3 8000000000 >1bi
...
我知道理想的过程是应用这样的 lambda 函数:
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else "1-10m" if 1000000<x<10000000 else ...)
我检查了一些关于 lambda 函数中的多个 ifs 的帖子,here is an example link ,但出于某种原因,该 synthax 在多个 ifs 语句中对我不起作用,但它在单个 if 条件下工作。
所以我尝试了这个“非常优雅”的解决方案:
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else pass)
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "1-10m" if 1000000 < x < 10000000 else pass)
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "10-50m" if 10000000 < x < 50000000 else pass)
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "50-100m" if 50000000 < x < 100000000 else pass)
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "100-500m" if 100000000 < x < 500000000 else pass)
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "500m-1bi" if 500000000 < x < 1000000000 else pass)
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: ">1bi" if 1000000000 < x else pass)
计算出“通过”似乎也不适用于 lambda 函数:
df['Classification']=df['Size'].apply(lambda x: "<1m" if x<1000000 else pass)
SyntaxError: invalid syntax
关于 Pandas 中 apply 方法中 lambda 函数内多个 if 语句的正确语法的任何建议?多线或单线解决方案都适合我。
最佳答案
这是一个您可以构建的小示例:
基本上,lambda x: x..
是函数的短代码。 apply 真正需要的是一种您可以轻松地重新创建自己的功能。
import pandas as pd
# Recreate the dataframe
data = dict(Size=[80000,8000000,800000000])
df = pd.DataFrame(data)
# Create a function that returns desired values
# You only need to check upper bound as the next elif-statement will catch the value
def func(x):
if x < 1e6:
return "<1m"
elif x < 1e7:
return "1-10m"
elif x < 5e7:
return "10-50m"
else:
return 'N/A'
# Add elif statements....
df['Classification'] = df['Size'].apply(func)
print(df)
返回:
Size Classification
0 80000 <1m
1 8000000 1-10m
2 800000000 N/A
关于python - 在具有多个 if 语句的 Pandas Lambda 函数中使用 Apply,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48872234/