df['col1'] = df['col2'].apply(lambda x:
1 if x==A
else (2 if x==B
else (3 if x==C
else 4
参考链接：
https://blog.csdn.net/weixin_40161254/article/details/86231869
# -*- coding: utf-8 -*-print("*******if...else语句*********")
#if 条件为真的时候返回if前面内容，否则返回0
exp1= lambda x:x+1 if 2==1 else 0
print(exp1(2))exp2 = lambda x:x+1 if 1==1 else 0
print(exp2(2))print("*******if
python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构.
本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数。
1）查看DataFrame数据及属性
df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象
df_obj.dtypes #查看各行的数据格式
df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型
df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行
df_obj.tail() #查看后几行的数据,默认后5行
df_obj.index #查看索引
df_obj.columns #查看列
如果在修改pandas多字段时，通过条件语句关联多字段，需将lambda 函数后对多个字段用括号，并且使用result_type=‘expand’)
dt[[‘maxpci’,‘maxrsrp’,‘maxrsrq’]]=dt[selecetmax].apply(lambda x:(x.Cell1stPCI,x.Cell1stRSRP,x.Cell1stRSRQ) if x.Cell1stPCI!=‘PCI’ else (x.Cell2ndPCI,x.Cell2ndRSRP,x.Cell2ndRSRQ) ,a
我不建议在这里使用apply：如果有更好的替代品，就应该避免使用。例如，如果要对序列执行以下操作：if cond1:exp1elif cond2:exp2else:exp3这通常是np.where或np.select的一个很好的用例。numpy.where上面的ifelse链可以使用np.where(cond1, exp1, np.where(cond2, exp2, ...))np.where允...
sourcedf['地区']=sourcedf['exam_district'].apply(lambda x:"全国" if x==1 else ("北京" if x==3 else("上海" if x==24 else "其他地区")) )
lamada(表达式 if 条件 else (表达式 if 条件 else(…………)))...
lambda表达式是一种匿名函数，对应python中的自定义函数def，是定义某个函数时比较高级的一种写法。作为python初学者，本文整理了lambda的一些基本用法和特点。lambda和def的对应关系定义func函数，计算给定数x的平方def func(x):return x*x等价于func = lambda x: x*x其中func是函数名，x是输入参数，x*x是输出结果输入参数可以有多...
lambda 表达式是现代编程语言争相引入的一种语法，如果说函数是命名的、方便复用的代码块，那么 lambda 表达式则是功能更灵活的代码块，它可以在程序中被传递和调用。回顾局部函数回顾《Python函数高级用法》一节中，get_math_func() 函数将返回三个局部函数之一。该函数代码如下：def get_math_func(type) :# 定义三个局部函数...# 返回局部函数if ty...
today = datetime.datetime.today()
data['reg_days'] = data['reg_dt'].apply(
lambda x: (today - datetime.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d')).days)
except Exception as e:
print('no
一、多线程化选择
并行化一个代码有两大选择：multithread 和 multiprocess。
Multithread，多线程，同一个进程（process）可以开启多个线程执行计算。每个线程代表了一个 CPU 核心，这么多线程可以访问同样的内存地址（所谓共享内存），实现了线程之间的通讯，算是最简单的并行模型。
Multiprocess，多进程，则相当于同时开启多个 Python 解释器，每个解释器有自己独有的数据，自然不会有数据冲突。
二、并行化思想
并行化的基本思路是把 dataframe 用 np.array_split 方法切割成多个子 dataframe
我知道你的问题特别要求一个将数据帧作为参数的函数，但我觉得你的方法破坏了数据帧的强度。我会选择直接转型方法import pandas as pddf = pd.read_csv('your_data_source.csv')Function output in a new column fn_Adf['fn_A'] = df[df['A'].apply(lambda x: x < 125)]...
Hive内置函数一 Hive函数分类二 字符函数二 类型转换函数和数学函数三 日期函数四 集合函数五 条件函数六 聚合函数和表生成函数6.1 聚合函数6.2 表生成函数：输出可以作为表使用
一 Hive函数分类
从输入输出角度分类
标准函数：一行数据中的一列或多列为输入，结果为单一值
聚合函数：多行的零列到多列为输入，结果为单一值
表生成函数：零个或多个输入，结果为多列或多行
从实现方式分类
自定义函数
UDF：自定义标准函数
UDAF：自定义聚合函数
UDTF：自定义表生成函数
df= pd.read_csv(
#该参数是数据在电脑里的路径，可以不填
filepath_or_buffer = r"c:\Users\win 10\Desktop\sz000002.csv",
#该参数代表数据的分隔符，csv文件默认为逗号，其他常见的"\t"
sep= ',',
#该参数代表跳过数据文件的第一行不读
skiprows ....................
