apply lambda if else pandas

在 Pandas 中，我们可以使用 apply() 函数来对 DataFrame 中的每个元素应用一个自定义函数。同时，我们也可以在自定义函数中使用 Python 的条件表达式语句（if-else语句）。

如果你想使用lambda函数来实现条件表达式，可以使用以下的方式：

import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用 lambda 函数和条件表达式（if-else语句）来对每个元素进行计算
df = df.apply(lambda x: x * 2 if x.name == 'A' else x * 3)
在上述代码中，apply() 函数将传递每个列作为一个 Series 对象给 lambda 函数，并使用条件表达式来计算每个元素的值。当列名为 A 时，将元素乘以2，否则乘以3。
如果你想使用普通函数来实现条件表达式，可以使用以下的方式：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 定义一个普通函数，使用条件表达式（if-else语句）来对每个元素进行计算
def my_func(x):
    if x.name == 'A':
        return x * 2
    else:
        return x * 3
# 使用 apply() 函数将 DataFrame 中的每个元素应用到自定义函数中
df = df.apply(my_func)
在上述代码中，我们定义了一个名为 my_func 的普通函数，并使用条件表达式来计算每个元素的值。apply() 函数将传递每个列作为一个 Series 对象给 my_func() 函数，并返回一个新的 DataFrame。