pandas apply 批量修改多列

`apply()`方法可以批量修改多列数据，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含多列数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义批量修改函数
def modify(row):
    row['A'] = row['A'] * 2
    row['B'] = row['B'] * 3
    row['C'] = row['C'] * 4
    return row

# 批量修改多列数据
df = df.apply(modify, axis=1)

上述代码中，定义了一个`modify()`函数，该函数接受一个Series对象作为参数，对A、B、C三列数据进行修改，并返回修改后的Series对象。然后使用`apply()`方法对DataFrame进行遍历，并应用`modify()`函数进行批量修改。最终得到的df对象就是修改后的DataFrame。需要注意的是，`apply()`方法默认是按行遍历DataFrame，所以需要设置`axis=1`参数。

相关问题

pandas. Apply多列

在pandas中，apply函数可以用于同时应用于多列数据。你可以使用apply函数在每一行或每一列上执行自定义函数。

如果你想要在多列上应用同一个函数，可以使用apply函数的axis参数来指定轴的方向。默认情况下，axis=0表示在每一列上应用函数，axis=1表示在每一行上应用函数。

以下是一个示例，演示如何在多列上应用apply函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将两个列相加
def sum_two_columns(row):
    return row['A'] + row['B']

# 在多列上应用函数
df['D'] = df.apply(sum_two_columns, axis=1)

print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  D
0  1  4  7  5
1  2  5  8  7
2  3  6  9  9

在这个示例中，我们创建了一个包含三列的DataFrame，并定义了一个函数`sum_two_columns`，它将列'A'和列'B'的值相加。然后，我们使用apply函数将这个函数应用到每一行上，并将结果存储在新的列'D'中。

希望这个示例能帮助你理解如何在pandas中使用apply函数在多列上应用自定义函数。

pandas dataframe apply多列

pandas的DataFrame对象的apply方法可以将传入的函数应用到每一列或每一行进行元素级别的运算。通过使用apply方法，可以对多列进行操作。

例如，可以通过lambda表达式来对多列进行处理。可以使用axis参数来指定按行（axis=1）或按列（axis=0）进行操作。比如，通过以下代码可以将A列和B列相加并赋值给C列：

df['C'] = df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'], axis=1)

另外，也可以使用自定义的函数来操作多列。通过定义一个自定义函数，然后使用apply方法将该函数应用到DataFrame对象的多列上。比如，可以定义一个函数来判断条件，并根据条件来赋值一个新列：

def get_wendu_type(x):
if x['bWendu'] > 33:
return "高温"
elif x['yWendu'] < -10:
return "低温"
else:
return "常温"

df['wendu_type'] = df.apply(get_wendu_type, axis=1)

以上是两种常见的方法来处理pandas DataFrame对象的多列。可以根据具体的需求选择合适的方法来对多列进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas DataFrame新增一列](https://blog.csdn.net/m0_64336020/article/details/122130294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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