python – 在Pandas中使用Apply使用多个if语句的Lambda函数

发布时间：2020-12-20 12:13:52 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我试图根据像这样的数据框中的人的大小来推断分类： Size1 800002 80000003 8000000000... 我希望它看起来像这样： Size Classification1 80000 1m2 8000000 1-10m3 8000000000 1bi... 我理解理想的过程是应用这样的lambda函数： df['Classification']=df['S

我试图根据像这样的数据框中的人的大小来推断分类：

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
...

我理解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 ...)

我检查了几个关于lambda函数中的多个ifs的帖子,here is an example link,但是这个synthax在多个ifs语句中由于某种原因不适合我,但是它在单个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)

可以看出“pass”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synthax的任何建议？多线或单线解决方案对我有用.

解决方法

这是一个可以构建的小例子：

基本上,lambda x：x ..是函数的短单行.真正需要的是一个你可以轻松重建的功能.

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)

Size Classification
0      80000            <1m
1    8000000          1-10m
2  800000000            N/A

（编辑：李大同）

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