在Pandas中，我们可以使用apply()函数结合lambda表达式来实现条件判断，下面我将详细解释如何使用apply()和lambda进行条件判断，并提供相应的代码示例。

1. 使用apply()和lambda进行条件判断

apply()函数是Pandas中用于对DataFrame或Series对象进行操作的常用函数之一，它接受一个函数作为参数，并将该函数应用于指定的轴（行或列）。

lambda表达式是一种简洁的匿名函数定义方式，常用于临时创建简单的函数，它可以包含条件语句和表达式。

结合apply()和lambda，我们可以实现对DataFrame中的特定列进行条件判断，并根据条件执行相应的操作。

示例代码

假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列数据：Age和Name，我们想要根据年龄是否大于等于18岁来筛选出符合条件的行。

import pandas as pd
创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 17, 30, 16]}
df = pd.DataFrame(data)
使用apply()和lambda进行条件判断
filtered_df = df[df['Age'].apply(lambda x: True if x >= 18 else False)]
print(filtered_df)

输出结果为：

      Name  Age
0    Alice   25
2  Charlie   30

在上面的代码中，我们使用了apply()函数将lambda表达式应用于Age列。lambda表达式的条件判断逻辑是：如果年龄大于等于18岁，则返回True；否则返回False，通过布尔索引筛选出符合条件的行。

2. 使用小标题和单元表格展示说明

为了更好地展示说明，我们可以使用小标题和单元表格来组织内容，下面是一个示例：

使用apply()和lambda进行条件判断

目的：根据年龄是否大于等于18岁来筛选出符合条件的行。

方法：使用apply()函数结合lambda表达式进行条件判断。

示例代码：

import pandas as pd
创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 17, 30, 16]}
df = pd.DataFrame(data)
使用apply()和lambda进行条件判断
filtered_df = df[df['Age'].apply(lambda x: True if x >= 18 else False)]
print(filtered_df)

输出结果为：

      Name  Age
0    Alice   25
2  Charlie   30

通过上述示例代码，我们可以看到如何使用apply()和lambda进行条件判断，并筛选出符合条件的行。