如何使用 Pandas `apply()` 修改单个 DataFrame 列？

使用 apply() 修改 Pandas DataFrame 中的单列

与修改整个 DataFrame 类似，pandas 提供了 apply() 函数操作特定列而不影响其他列。此技术对于转换特定列特别有用，同时保留剩余 DataFrame 的完整性。

让我们考虑一个包含多个列的示例 DataFrame df：

   a  b
0  1  2
1  2  3
2  3  4
3  4  5

仅修改使用 apply() 获取第一列“a”中的值：

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1)

在此示例中，lambda 函数添​​加1 到“a”列中的每个元素。结果：

   a  b
0  2  2
1  3  3
2  4  4
3  5  5

展示了它的灵活性，apply() 使您能够对特定列执行各种操作，例如：

• 更改数据类型：df['name '] = df['name'].apply(str)
• 重命名列： df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)
• 组合多个操作：df['total_score'] = df[['score1', 'score2']]。 apply(lambda x: x.mean())

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