针对这个问题,需要了解 lambda 函数和分箱的概念。lambda 函数是一种匿名函数,用于简单的函数应用中。分箱是将连续变量离散化的一种方法,也称为分段或区间划分。
下面是一个简单的示例代码,展示一个带有分箱 lambda 函数的循环:
# 导入 pandas 库
import pandas as pd
# 创建一个包含连续变量的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'score': [40, 55, 63, 72, 81, 92]})
# 定义分箱函数
bins = lambda x: '低分' if x < 60 else '高分'
# 将数据框中的值应用到分箱函数中,创建新列“result”
df['result'] = df['score'].apply(bins)
# 展示结果
print(df)
在这个示例中,首先创建了一个包含连续变量(分数)的 DataFrame。然后,定义了一个 lambda 函数,该函数根据每个分数的值将其分为“低分”或“高分”。接下来,使用 apply() 函数将每个值应用到该函数中,并将结果保存在一个新列中。最后,展示结果。
通过这个示例,可以看到带有分箱 lambda 函数的循环的基本思路。其中,lambda 函数用于将连续变量离散化,apply() 函数用于将每个值应用到该函数中,并将结果保存在新列中。
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