就地適用於大熊貓的列數據幀滿足條件

考慮下面的熊貓數據框：就地適用於大熊貓的列數據幀滿足條件

df = pd.DataFrame({'t': [1,2,3], 'x1': [4,5,6], 'x2': [7,8,9]}) 

>>> print(df) 
t x1 x2 
0 1 4 7 
1 2 5 8 
2 3 6 9

我想申請一個函數（比如乘以2），以這些列包含字符「X」

名

df.filter(regex='x').apply(lambda c: 2*c)

，但不到位：

這可以這樣做。我的解決方案是：

tmp = df.filter(regex='x') 
tmp = tmp.apply(lambda c: 2*c) 
tmp['t'] = df['t'] 
df = tmp

它增加了更改列的順序問題。有沒有更好的辦法？

來源

2017-04-13 rhz

我只是投了你的問題......你現在有足夠的代表處投自己。隨意投票您接受的答案。 – piRSquared

IIUC你可以做這樣的事情：

In [239]: df.apply(lambda x: x*2 if 'x' in x.name else x) 
Out[239]: 
    t x1 x2 
0 1 8 14 
1 2 10 16 
2 3 12 18

UPDATE：

In [258]: df.apply(lambda x: x*2 if 'x' in x.name else x) \ 
      .rename(columns=lambda x: 'ytext_{}_moretext'.format(x[-1]) if 'x' in x else x) 
Out[258]: 
    t ytext_1_moretext ytext_2_moretext 
0 1     8    14 
1 2    10    16 
2 3    12    18

來源

2017-04-13 22:27:51 MaxU

太好了。作爲原始問題的一個扭曲，我還需要重命名包含'x'的列，以便例如將'x1'重命名爲'ytext_1_moretext'，將'x2'重命名爲'ytext_2_moretext'。我知道如何使用正則表達式替換和df.rename（columns = lambda col：re.sub（...）這是否是正確的方式，或者甚至可以輕鬆地將這種選擇性列重命名併入您的代碼？ – rhz

@ rhz，請檢查更新... – MaxU

請注意，這些建議都不是OP所要求的「原地」，仍然需要賦值'df = df.apply（...）'。 – normanius

使用df.columns.str.contains('x')獲得布爾面膜切片df

df.loc[:, df.columns.str.contains('x')] *= 2 
print(df) 

    t x1 x2 
0 1 8 14 
1 2 10 16 
2 3 12 18

更廣義

def f(x): 
    return 2 * x 

m = df.columns.str.contains('x') 
df.loc[:, m] = f(df.loc[:, m]) 
print(df) 

    t x1 x2 
0 1 8 14 
1 2 10 16 
2 3 12 18

使用apply

m = df.columns.str.contains('x') 
df.loc[:, m] = df.loc[:, m].apply(f) 
print(df) 

    t x1 x2 
0 1 8 14 
1 2 10 16 
2 3 12 18

來源

2017-04-13 22:28:13 piRSquared

就地適用於大熊貓的列數據幀滿足條件

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