python 用lambda函数替换for循环的方法_Python

场景如下：

现在有一个dataframe，其中一列为score，值从0-100，

df：

score

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服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/chenKFKevin/article/details/71090664

python 用lambda函数替换for循环的方法

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