df_p_value[column].apply（）会改变原有df吗

当你在Pandas DataFrame上调用`apply()`方法时，它会根据提供的函数对DataFrame的每一行或每一列进行操作，并将结果应用于该行或列。对于`df_p_value[column].apply()`这样的情况，它通常不会直接改变原始DataFrame `df_p_value`本身，而是返回一个新的Series或DataFrame，取决于你是否设置了`axis=0`（默认值，沿列应用）或`axis=1`（沿行应用）。

如果你希望保持原始DataFrame不变并直接替换列的值，可以使用`.loc`、`.at`或者`.iat`等属性进行原子赋值，如`df_p_value.loc[:, column] = df_p_value[column].apply(...)`。这样就会直接修改`column`对应的行值。

如果你想要在不改变原数据的情况下得到处理后的数据，应该把结果存储到新的变量中，例如：

new_column = df_p_value[column].apply(...)
df_p_value['new_column'] = new_column

然后`new_column`就是经过处理的新列，原始的`df_p_value`保持不变。

相关问题

plot_df.groupby

The `groupby` method in pandas is used to split the data into groups based on one or more criteria, and then apply a function to each group separately.

For example, if you have a DataFrame `df` with columns 'A', 'B', and 'C', you could use `groupby` to group the data by the values in column 'A' and then apply a function to each group of rows.

Here is an example of how to use `groupby` to group a DataFrame `plot_df` by the values in the 'Year' column and then calculate the mean value of the 'Value' column for each group:

grouped_df = plot_df.groupby('Year')['Value'].mean()

This will create a new DataFrame `grouped_df` that contains the mean value of the 'Value' column for each unique value in the 'Year' column.

You can also group by multiple columns by passing a list of column names to the `groupby` method:

grouped_df = plot_df.groupby(['Year', 'Month'])['Value'].mean()

This will group the data by the values in both the 'Year' and 'Month' columns and calculate the mean value of the 'Value' column for each group.

def zipjie(): import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)优化下这个代码，存在非法字符或者表情的数据，要进行过滤

好的，可以尝试如下优化：

import os
import pandas as pd
import re

def zipjie():
    folder_path = r"E:\aaaa\aaaa"
    fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa']

    # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
    xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

    # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
    merged_data = pd.DataFrame()

    # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中
    for xlsx_file in xlsx_files:
        # 使用 pandas 读取 xlsx 文件
        df = pd.read_excel(xlsx_file)
        # 过滤掉包含非法字符或表情的行
        df = df[~df['column_name'].apply(lambda x: bool(re.findall('[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]+', str(x))))] 
        merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

    # 在 merged_data 中添加新的一列数据
    merged_data['new_column'] = 'new_value'

    # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中
    merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)

优化的主要思路是：在读取Excel文件时，过滤掉包含非法字符或表情的行。这里使用了正则表达式`[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]+`匹配所有非中英文数字和空白字符之外的字符，如果某行数据中包含这些字符，则认为该行数据是非法的，将其过滤掉。