python apply lambda_如何正确使用.apply（lambda x:）on dataframe列

`.apply(lambda x: )`可以用于DataFrame中的列或行，用于对每个元素执行相同的操作。下面是一个使用`.apply(lambda x: )`操作DataFrame列的例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 使用apply和lambda对A列中的每个元素加1
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: x + 1)

print(df)

输出：

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

在这个例子中，我们对'A'列中的每个元素执行了一个加1的操作。注意到我们使用`.apply(lambda x: )`对'A'列进行操作，然后将结果赋值回原DataFrame。这种方法可以应用于任何需要对数据进行逐元素操作的场景。

相关问题

df.scp_codes = df.scp_codes.apply(lambda x: ast.literal_eval(x))

这是一个将DataFrame列中的字符串转换为Python字典的操作。使用`apply`函数和`ast.literal_eval`函数来实现。`apply`函数可以对DataFrame的列进行元素级的操作，而`ast.literal_eval`函数可以将字符串转换为对应的Python字典。这行代码的作用是将`df`中名为`scp_codes`的列中的每个字符串转换为对应的字典。

df_taobao['province'] = df_taobao.item_loc.apply(lambda x: x.split()[0])

您可以使用 Pandas 的 `apply()` 函数和 `split()` 方法将地理位置拆分为省份，并将结果存储在新的 "province" 列中。以下是具体步骤：

假设 DataFrame 名称为 `df_taobao`，其中包含一个名为 "item_loc" 的列。

df_taobao['province'] = df_taobao['item_loc'].apply(lambda x: x.split()[0])

在上述代码中，`apply()` 函数将 lambda 函数应用于 "item_loc" 列的每个元素。lambda 函数使用 `split()` 方法将地理位置按空格进行拆分，并选择第一个元素作为省份信息。然后，将拆分后的省份信息存储在新的 "province" 列中。

请注意，上述代码假设地理位置以空格分隔，且省份信息位于第一个元素。如果您的数据格式有所不同，可能需要根据实际情况进行调整。

希望以上信息对您有所帮助。如果您有任何其他问题，请随时提问。