Python：如何使用 lambda 函数返回特定值？答案

【问题标题】：Python : How to use lambda function to return a specific value?Python：如何使用 lambda 函数返回特定值？
【发布时间】：2022-01-14 14:03:37
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列“A”，其值可以是这样的：

[';', '', 'M;', 'M', ';M', 'M;M', ';;M']

如果我能在 A 列的行中找到“M”（是否有多个 M 无关紧要），我想在第二列“B”中返回值“M”。如果没有M，B 中的行应该留空。我无法将其转换为 lambda 函数。有人可以帮忙吗？

df['B']=df['A'].apply(lambda x:x[....... if 'M' in x else None])

【问题讨论】：

如果我理解正确，lambda 应该只返回文字 'M' 吗？ df['B']=df['A'].apply(lambda x:'M' if 'M' in x else None)

标签： python lambda

【解决方案1】：

只需在 if 关键字之前使用您要返回的表达式：

df['B']=df['A'].apply(lambda x:'M' if 'M' in x else None)

理解这一点的关键是“lambda”将解析单个表达式，并返回其值，而 Python 中的内联“... if ... else ...”构造仅计算为第一个或最后一部分取决于测试表达式。

如果您没有在单个列中使用 apply，而是在整个数据框上使用（例如，如果您需要检查多列中的值），则必须将“axis=1”参数传递给申请。在这种情况下，虽然不需要，但最好在 lambda 周围有一对额外的括号。否则，代码的读者有责任确定将 lambda 主体与下一个参数分隔的“，”是否真的是分隔符或 lambda 的一部分：

df['B']=df.apply((lambda row:'M' if 'M' in row['A'] else None), axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

您不需要使用 lambda 函数。避免循环并使用loc 和str.contains

df = pd.DataFrame({'A': [';', '', 'M;', 'M', ';M', 'M;M', ';;M']})
df.loc[df['A'].str.contains('M'), 'B'] = 'M'

     A    B
0    ;  NaN
1       NaN
2   M;    M
3    M    M
4   ;M    M
5  M;M    M
6  ;;M    M

【讨论】：

【解决方案3】：

添加参数axis，否则该函数将应用于每一列。这将使代码如下：

df["B"] = df.apply(lambda x: 'M' if ('M' in x['A']) else None ,axis=1)

【讨论】：

这并不是真正需要的，因为她在“A”列上运行apply。另一方面，包围if 表达式的括号是多余的。