Pandas中的lambda函数是一种用于创建匿名函数的方法,它可以在Pandas的DataFrame和Series对象上进行操作,Lambda函数通常用于对数据进行筛选、排序、计算等操作。
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1. 基本用法
Lambda函数的基本语法如下:
lambda arguments: expression
arguments
是传递给函数的参数,expression
是对参数进行操作的表达式。
2. 在DataFrame中使用lambda函数
在DataFrame中,可以使用lambda函数对某一列或多列进行操作,对某列求和、求平均值、筛选满足条件的数据等。
2.1 对某一列进行操作
2.1.1 求和
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) 使用lambda函数求A列的和 sum_a = df['A'].apply(lambda x: sum(x)) print(sum_a) # 输出:6
2.1.2 求平均值
avg_a = df['A'].apply(lambda x: sum(x) / len(x)) print(avg_a) # 输出:2.0
2.2 对多列进行操作
2.2.1 筛选满足条件的数据
筛选A列大于1且B列小于5的数据 filtered_data = df[(df['A'] > 1) & (df['B'] < 5)] print(filtered_data)
3. 在Series中使用lambda函数
在Series中,可以使用lambda函数对数据进行筛选、排序、计算等操作,筛选满足条件的数据、对数据进行排序等。
3.1 筛选满足条件的数据
data = [1, 2, 3, 4, 5] series = pd.Series(data) 筛选大于2的数据 filtered_data = series[lambda x: x > 2] print(filtered_data) # 输出:[3, 4, 5]
3.2 对数据进行排序
对数据进行降序排序 sorted_data = series.sort_values(ascending=False) print(sorted_data) # 输出:[5, 4, 3, 2, 1]
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