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データフレームにラムダ式を適用する方法: データフレームの列に対してラムダ式を使用することで、要素ごとの操作を行うことができます。例えば、列の要素を2倍する場合、次のようなコードを使用します。
df['列名'] = df['列名'].apply(lambda x: x * 2) -
データフレームに条件分岐を適用する方法: データフレームの要素に対して条件分岐を行い、特定の条件に基づいて操作を実行することができます。例えば、特定の列の要素がある値以上の場合に新しい列に値を設定する場合、次のようなコードを使用します。
df['新しい列'] = df['特定の列'].apply(lambda x: '値1' if x >= 閾値 else '値2')上記のコードでは、特定の列の要素が閾値以上の場合には'値1'が設定され、それ以外の場合には'値2'が設定されます。
これらのシンプルな方法を使用することで、データフレームの操作が容易になります。さらに、上記のコード例で示されているように、条件分岐とラムダ式を組み合わせることで、より柔軟な操作が可能となります。
以上が、Pythonのラムダ式と条件分岐を使用してデータフレームを操作する方法の概要です。これらの手法を使って、データの分析や前処理などのタスクを効率的に行うことができます。