場景如下：

現在有一個dataframe，其中一列為score，值從0-100，

df：

score

98

88

37

68

86

33

現在需要增加一列level，給這些分數分類，90分以上為A，60-90為B，60以下為C。

常用的方法肯定是使用for循環，對每一行進行處理。

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)

還有一種方法，是使用python的匿名函數：lambda函數

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，就由各位自行決定了，多學一點總不是壞處，對吧？

以上這篇python 用lambda函數替換for循環的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持我們。

本文標題: python 用lambda函數替換for循環的方法

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python lamda函数_python 用lambda函数替换for循环的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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