apply के साथ lambda
एक lambda एक tiny one-line function है, quick apply और map calls के लिए perfect।
In this page:
Syntax
df["column"].apply(lambda x: expression)
df.apply(lambda row: expression, axis=1)apply के साथ lambda
lambda x: expression inline एक unnamed function define करता है। apply के साथ combine होकर यह आपको एक पूरी def लिखे बिना custom logic से नए columns compute करने देता है। Multi-step logic के लिए एक named function ज़्यादा readable है।
Note:
Row-wise lambdas नाम से columns access करते हैं, जैसे lambda r: r["a"] + r["b"]।
उदाहरण: lambda with apply
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"name": ["ann", "bob"], "score": [82, 47]})
df["name"] = df["name"].apply(lambda s: s.title())
df["result"] = df["score"].apply(lambda x: "pass" if x >= 50 else "fail")
print(df)
# Output:
# name score result
# 0 Ann 82 pass
# 1 Bob 47 failRelated Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- लंबी unreadable lambdas लिखना
- row values इस्तेमाल करते वक्त axis=1 भूल जाना
- जहाँ np.where simpler हो वहाँ एक lambda इस्तेमाल करना
चैप्टर सारांश
- lambda एक inline function है
- apply और map के साथ काम करता है
- Rows के लिए axis=1 इस्तेमाल करें
- Complex logic के लिए def इस्तेमाल करें
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