for j in json_column[0:4]: df[j] = df[j].apply(get_name)

这段代码的意思是，对于DataFrame中前四列中的每一列，使用函数`get_name`处理其中的每一个元素，并将处理后的结果赋值回相应的位置。假设`json_column`是包含了前四列列名的一个列表，那么这段代码等价于下面的代码：

for j in [json_column[0], json_column[1], json_column[2], json_column[3]]:
    df[j] = df[j].apply(get_name)

其中`df`是一个Pandas DataFrame对象，`get_name`是一个自定义的函数，该函数接受一个参数并返回一个处理后的结果。

相关问题

def get_director(x): for i in x: if i['job'] == 'Director': return i['name'] df['crew'] = df['crew'].apply(get_director) for j in json_column[0:4]: df[j] = df[j].apply(get_name)

这段代码是将DataFrame中的多列数据进行处理。首先，它调用了之前定义的get_director函数，将"crew"列中的电影工作人员信息列表转换为导演的名字，并保存到"crew"列中。然后，它对DataFrame中的其他几列（json_column[0:4]）进行了类似的操作，调用了之前定义的get_name函数，将每列中的JSON字符串转换为对应的值并保存回原来的列中。这个操作可以方便地处理JSON数据，将其转换为Python对象，便于后续的数据分析和处理。需要注意的是，这里的操作都是基于apply()函数实现的，可以高效地处理大量数据。