python在一个表中将某列上的数值转换

可以使用Python中的pandas库来对表格中的数据进行处理。如果要将某列的数值进行转换，可以使用apply函数。

例如，假设我们有以下表格dataframe：

import pandas as pd
 
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10],
        'C': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

现在我们想将列B中的所有数值乘以2，可以使用以下代码：

df['B'] = df['B'].apply(lambda x: x*2)

这里我们使用了lambda函数来定义一个简单的乘法操作。apply函数会将该操作应用于B列中的每个元素，并将结果保存回B列中。

相关问题

在pandas中将某一列数据进行相关单位转换python实现

在`pandas`中，可以使用`apply`函数来对某一列数据进行相关单位转换。具体实现步骤如下：

1. 定义一个函数，用于将原单位转换为目标单位；
2. 使用`apply`函数将该函数应用到该列的每个元素上；
3. 将转换后的值赋值回该列。

以下是一个简单的示例代码，将温度从华氏度转换为摄氏度：

import pandas as pd

# 定义华氏度转换为摄氏度的函数
def fahrenheit_to_celsius(temp):
    return (temp - 32) * 5 / 9

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将温度列中的值从华氏度转换为摄氏度
df['temperature'] = df['temperature'].apply(fahrenheit_to_celsius)

# 输出转换后的数据
print(df)

在上述代码中，`fahrenheit_to_celsius`函数用于将华氏度转换为摄氏度，`apply`函数将该函数应用到`temperature`列的每个元素上，最终将转换后的值赋值回`temperature`列。

在python中将.csv文件中的某一列全换成数字

你可以使用Python中的pandas库来读取和操作.csv文件中的数据。下面是将某一列替换为数字的示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 将某一列替换为数字
df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

# 保存修改后的文件
df.to_csv('modified_file.csv', index=False)

在上面的代码中，你需要将`column_name`替换为你要修改的列的名称。`pd.to_numeric`函数将该列的值转换为数字。`errors='coerce'`参数的作用是将无法转换为数字的值设置为NaN。最后，你可以使用`df.to_csv`函数将修改后的数据保存为一个新的.csv文件。