python 用lambda函数替换for循环的方法

场景如下：

现在有一个dataframe，其中一列为score，值从0-100，

df：

score

98

88

37

68

86

33

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。