这篇文章给大家介绍如何在python中利用lambda函数替换for循环，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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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)
python可以做什么
Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。
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