這篇文章給大家介紹如何在python中利用lambda函數(shù)替換for循環(huán)，內(nèi)容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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場景如下：

現(xiàn)在有一個dataframe，其中一列為score，值從0-100，

df：

score

98

88

37

68

86

33

現(xiàn)在需要增加一列l(wèi)evel，給這些分數(shù)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(huán)，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(shù)：lambda函數(shù)

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)

python可以做什么

Python是一種編程語言，內(nèi)置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，例如最熱門的大數(shù)據(jù)分析，人工智能，Web開發(fā)等。

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