熊猫：如何对单个列使用apply（）函数？

Question

我有两列的熊猫数据框。我需要在不影响第二列的情况下更改第一列的值，并仅更改第一列的值来获取整个数据帧。如何使用大熊猫应用程序？

Answer 1

给定一个示例数据框df为：a,b1,22,33,44,5您想要的是：df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1)返回：   a  b0  2  21  3  32  4  43  5  5

Answer 2

对于更好使用的单列map()，像这样：df = pd.DataFrame([{'a': 15, 'b': 15, 'c': 5}, {'a': 20, 'b': 10, 'c': 7}, {'a': 25, 'b': 30, 'c': 9}])    a   b  c0  15  15  51  20  10  72  25  30  9df['a'] = df['a'].map(lambda a: a / 2.)      a   b  c0   7.5  15  51  10.0  10  72  12.5  30  9

Answer 3

您根本不需要功能。您可以直接处理整个列。示例数据：>>> df = pd.DataFrame({'a': [100, 1000], 'b': [200, 2000], 'c': [300, 3000]})>>> df      a     b     c0   100   200   3001  1000  2000  3000列中所有值的一半a：>>> df.a = df.a / 2>>> df     a     b     c0   50   200   3001  500  2000  3000