在Pandas Lambda函数中使用Apply，有多个if语句

在这篇文章中，我们将看到如何在一个pandas数据框架中应用多个带有lambda函数的if语句。在现实世界中，有时我们需要在一个数据框架中应用多个条件语句，以便为更好地分析数据做准备。

我们通常使用lambda函数来应用数据框架上的任何条件。

语法： lambda参数：表达式

一个匿名函数，我们可以立即传入，而不需要定义名称或任何像完整的传统函数的东西。

当我们使用这个lambda函数时，我们只能使用一个条件和一个else条件。我们不能像真正的python代码那样添加多个if语句。现在我们可以打破这些限制，看看如何在lambda函数中添加多个if语句。

创建Demonestration的数据框架

# Importing the library
import pandas as pd
 
# dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jack', 'Shri',
                            'Krishna', 'Smith', 'Tessa'],
                   'Maths': [5, 3, 9, 10, 6, 3]})
print(df)

输出:

      Name  Maths
0     John      5
1     Jack      3
2     Shri      9
3  Krishna     10
4    Smith      6
5    Tessa      3

如果你需要根据学生的分数将其分为合格或不合格，用lambda函数来执行是非常直接的。

例如,

语法: df[ ‘Result’ ] = df[ ‘Maths’ ].apply( lambda x: ‘Pass’ if x>=5 else ‘Fail’ )

# Import the library
import pandas as pd
 
# dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jack', 'Shri',
                            'Krishna', 'Smith', 'Tessa'],
                   'Maths': [5, 3, 9, 10, 6, 3]})
 
# Adding the result column
df['Result'] = df['Maths'].apply(lambda x: 'Pass' if x>=5 else 'Fail')
 
print(df)

输出:

      Name  Maths Result
0     John      5   Pass
1     Jack      3   Fail
2     Shri      9   Pass
3  Krishna     10   Pass
4    Smith      6   Pass
5    Tessa      3   Fail

添加多个If语句

现在，要向lambda函数添加多个if语句，我们不能像前面的例子那样直接在一行中添加。如果我们添加一个以上的if语句，或者添加一个elif语句，就会出现错误。

df['Maths_spl Class'] = df["maths"].apply(
  lambda x: "No Need" if x>=5 elif x==5 "Hold" else "Need")

输出:

df['Maths_spl Class'] = df["maths"].apply(lambda x: "No Need" if x>=5 elif x==5 "Hold" else "Need")
                                                                             ^
SyntaxError: invalid syntax

为了解决这个问题，我们可以将if语句添加到一个传统的函数中，并在数据框中用apply()方法调用该函数。

语法: def conditions():

…conditions

在下面的程序中，我们要根据数学分数对学生进行分类。我们需要对数学特长班的学生进行分类。现在我们要把8分以上的学生归为 “不需要”，5分以下的学生归为 “需要”，其余学生的决定则暂不考虑。

# Import the library
import pandas as pd
 
# dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Jack', 'Shri',
                            'Krishna', 'Smith', 'Tessa'],
                   'Maths': [5, 3, 9, 10, 6, 3]})
 
# Defining all the conditions inside a function
def condition(x):
    if x>8:
        return "No need"
    elif x>=5 and x<=7:
        return "Hold decision"
    else:
        return 'Need'
 
# Applying the conditions
df['Maths_Spl Class'] = df['Maths'].apply(condition)
 
print(df)

输出:

     Name  Maths Maths_Spl Class
0     John      5   Hold decision
1     Jack      3            Need
2     Shri      9         No need
3  Krishna     10         No need
4    Smith      6   Hold decision
5    Tessa      3            Need

所以你可以看到，我们已经成功地在数据框架中传递了多个if语句。