熊貓：如何將單個列的apply（）函數使用？

Question

我有一個有兩列的熊貓數據框。我需要在不影響第二列的情況下更改第一列的值，並只更改第一列值就可以取回整個數據框。我該如何做到這一點使用適用於熊貓？

Answer 1

給定的樣本數據幀df爲：

a,b 
1,2 
2,3 
3,4 
4,5 

你想要的是：

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

返回：

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

Answer 2

對於一列更好地使用map()，像這個：

df = pd.DataFrame([{'a': 15, 'b': 15, 'c': 5}, {'a': 20, 'b': 10, 'c': 7}, {'a': 25, 'b': 30, 'c': 9}]) 

    a b c 
0 15 15 5 
1 20 10 7 
2 25 30 9 



df['a'] = df['a'].map(lambda a: a/2.) 

     a b c 
0 7.5 15 5 
1 10.0 10 7 
2 12.5 30 9 

Answer 3

根本不需要函數。您可以直接在整列上工作。

實施例的數據：

>>> df = pd.DataFrame({'a': [100, 1000], 'b': [200, 2000], 'c': [300, 3000]}) 
>>> df 

     a  b  c 
0 100 200 300 
1 1000 2000 3000 

一半所有在a列值：

>>> df.a = df.a/2 
>>> df 

    a  b  c 
0 50 200 300 
1 500 2000 3000