DataFrame 对每一行做 lambda 处理

最新推荐文章于 2025-09-14 10:00:38 发布

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本文介绍如何使用Python的Pandas库对DataFrame进行操作，包括条件筛选和新增列的计算。通过实例展示了如何定义函数并应用到DataFrame的每一行，实现基于条件的列值计算。

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只需要，添加一个 axis 参数即可。

if __name__ == "__main__":

    def ff(x):
        if x["1"] < 4:
            return x["1"]
        return x["2"]

        pass
    dd = pd.DataFrame()
    df = pd.DataFrame({"1": [1, 2, 3,4], "2": [10, 11, 12,13]})
    print(df)

    print("---------------")
    rr = df.apply(lambda x: ff(x), axis=1)
    df["calc"] = rr

    print(df)

    pass

运行结果为：

1 2
0 1 10
1 2 11
2 3 12
3 4 13
---------------
1 2 calc
0 1 10 1
1 2 11 2
2 3 12 3
3 4 13 13

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