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根据Pandas dataframe中另一列的值对列使用lambda if条件

在Pandas dataframe中,可以使用lambda函数和if条件来根据另一列的值对列进行操作。具体步骤如下:

  1. 首先,导入Pandas库并读取数据到dataframe中:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据到dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 接下来,使用lambda函数和if条件来对列进行操作。假设我们有两列'A'和'B',我们想根据'A'列的值对'B'列进行操作,可以使用apply函数结合lambda函数来实现:
代码语言:txt
复制
# 使用lambda函数和if条件对列进行操作
df['B'] = df.apply(lambda row: row['B'] * 2 if row['A'] > 0 else row['B'], axis=1)

上述代码中,lambda函数根据'A'列的值判断是否大于0,如果是,则将'B'列的值乘以2,否则保持不变。

  1. 最后,可以打印出修改后的dataframe来查看结果:
代码语言:txt
复制
# 打印修改后的dataframe
print(df)

这样就根据Pandas dataframe中另一列的值对列使用lambda if条件进行了操作。

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