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：score988837688633现在需要增加

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脚本之家。