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，批量修改某一列数据

在Pandas中，你可以使用`loc`、`iloc`或`assign`方法来批量修改DataFrame中某一列的数据。这里给你一个简单的方法介绍：

1. `loc`和`iloc`方法针对标签（行索引）和位置（整数索引），它们都支持布尔向量用于选择要修改的行：

   # 假设 df 是 DataFrame，col_name 是你要修改的列名，new_data 是新值列表
   df.loc[df['col_name'] == condition, 'col_name'] = new_data
   df.iloc[df.index.get_loc(df[col_name].index[df['col_name'] == condition]), col_name] = new_data

这里`condition`是你想要应用的条件，比如等于某个值或者满足特定逻辑。

2. `assign`方法会返回一个新的DataFrame，但不会改变原DataFrame，如果你希望就地修改，可以赋值回原DataFrame：

   df['col_name_new'] = df.apply(lambda row: modify_function(row['col_name']), axis=1)
   df['col_name'] = df['col_name_new']

在这个例子中，`modify_function`是一个函数，接受一行数据并返回新的值。

记得先根据需要选择合适的方法，确保对正确的位置或行进行操作。如果需要批量修改多个条件下的值，可以使用条件表达式结合`update`或`set_value`等函数。

python pandas apply函数

Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数对数据对象进行批量处理的方法。它可以被用于 Pandas 的很多对象，如 DataFrame、Series、分组对象、各种时间序列等。apply() 方法通常放入一个 lambda 函数表达式或一个函数作为操作运算。下面是一个使用 apply() 方法的例子：

假设我们有一个 DataFrame，其中包含了两列数据，分别是学生的姓名和成绩。我们想要计算每个学生的成绩加上 10 分后的总分数。可以使用 apply() 方法来实现：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Score': [80, 90, 70]})

# 定义一个函数，用于计算每个学生的总分数
def add_10_and_sum(x):
    return sum(x) + 10

# 使用 apply() 方法调用函数
df['Total Score'] = df['Score'].apply(add_10_and_sum)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

       Name  Score  Total Score
0     Alice     80           90
1       Bob     90          100
2  Charlie     70           80

在上面的例子中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后定义了一个函数 add_10_and_sum()，用于计算每个学生的总分数。接着，我们使用 apply() 方法调用这个函数，并将结果存储在一个新的列 Total Score 中。