python——用lambda函数替换for循环

场景如下：

现在有一个dataframe，其中一列为score，值从0-100，

df：

score

98

88

37

68

86

33

现在需要增加一列level，给这些分数分类，90分以上为A，60-90为B，60以下为C。

常用的方法肯定是使用for循环，对每一行进行处理。

import pandas as pdlist = [98,88,37,68,86,33]df = pd.DataFrame(list, columns=['score']) # convert list to dataframedf['level'] = '' # add a columndef judgeLevel(df):    for i in range(len(df)):        if df.score.ix[i] < 60:            df.level.ix[i] = 'C'        elif df.score.ix[i] > 90:            df.level.ix[i] = 'A'        else:            df.level.ix[i] = 'B'    return dfdf = judgeLevel(df)

还有一种方法，是使用python的匿名函数：lambda函数

import pandas as pdlist = [98,88,37,68,86,33]df = pd.DataFrame(list, columns=['score'])df['level'] = '' # add a columndef judgeLevel(df):    if df['score'] < 60:        return 'C'    elif df['score'] > 90:        return 'A'    else:        return 'B'df['level'] = df.apply(lambda r: judgeLevel(r), axis=1)

至于如何取舍，就由各位自行决定了，多学一点总不是坏处，对吧？