Python map()，Apply()哪个能实现这一功能？

Posted 2023-05-02

请教，

Map()函数和Apply()函数都是通过Lambda 函数赋值一列。但是有一个问题，如何能让lambda函数同时判断一行中的两个单元格同时满足条件，然后再通过 Apply()赋值

apply不是python原生函数，你说的可能是pandas中的apply方法。

当apply的参数axis传1时，fn接收到的参数是一行的数据，这是一个Series。
因此可以定义fn：
fn = lambda x: 1 if x[0]>3 and x[1]>10 else 0
t = df.apply(fn, axis=1)
print(t) 参考技术A apply不是python原生函数，你说的可能是pandas中的apply方法。
当apply的参数axis传1时，fn接收到的参数是一行的数据，这是一个Series。
因此可以定义fn：
fn = lambda x: 1 if x[0]>3 and x[1]>10 else 0
t = df.apply(fn, axis=1)
print(t) 参考技术B 在Python中如果想要对数据使用函数,可以借助apply(),applymap(),map() 来应用函数,括号里面可以是直接函数式,或者自定义函数(def)或者匿名函数(lambad) import...追问

请问怎么在实现双重条件判断，然后根据判断的结果再赋值。谢谢

unordered_map: find() 和 count() 哪个更快？

【中文标题】unordered_map: find() 和 count() 哪个更快？

【英文标题】：unordered_map: which one is faster find() or count()?

【发布时间】：2013-01-04 15:09:04

【问题描述】：

判断unordered_map 容器是否包含具有指定键的项目的最快方法是什么？

【参考方案1】：

它们的性能大致相同。您应该使用最能表达您想要做的事情的算法。

为了详细说明，通常count() 将使用find() 实现。例如libcxx中，count()实现为return (find(__k) != end());

【参考方案2】：

find() 和 count() 适用于 C++ 中的许多容器。

对于地图、集合等，find() 将始终具有恒定的执行时间，因为它只是计算哈希，并返回一个迭代器到找到的第一个元素（end()，如果没有找到）。

另一方面，count() 具有恒定的执行时间 O(e)，其中 e 是找到提供的密钥的次数。最坏的情况是所有成员都相同的集合，因此count() 的复杂度可能为 O(n)

map 或 unordered_map 不允许重复，因此它们的渐近运行时间相同。

选择取决于代码中的语义。如果您只想检查密钥是否存在，您可以使用count。如果您想检查某个键是否存在并使用它的值，请选择find，因为您已经有一个指向该元素的迭代器。

【讨论】：

这不是真的。你是说find() 会返回一个指针，即使实际搜索的值不存在，但它存在哈希冲突。

一个更好的反对意见是“总是有恒定的执行时间”是不正确的，因为这是摊销和最好的情况，但在最坏的情况下，查找可能是线性时间，即它倾向于这样哈希冲突的比例增加。另一个更迂腐的反对意见是，这仅适用于 无序 映射和集合；那些没有因此装饰的东西是有序的并且（通常）更慢。

【参考方案3】：

C++20 通过提供contains 方法结束了这一困境，它仍然具有相同的性能，但直接说出了你的意思。