在使用apply/lambda函数在dataframe的引用列中返回值时,可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
'Age': [25, 28, 30, 22],
'Salary': [5000, 6000, 5500, 4500]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用apply/lambda函数在引用列中返回值
df['NewColumn'] = df['Salary'].apply(lambda x: x * 0.1) # 在引用列'Salary'中返回值,将每个元素乘以0.1,并将结果存储在新列'NewColumn'中
# 打印结果
print(df)
输出结果如下:
Name Age Salary NewColumn
0 John 25 5000 500.0
1 Emma 28 6000 600.0
2 Mike 30 5500 550.0
3 Emily 22 4500 450.0
在这个示例中,我们使用apply函数和lambda函数在引用列'Salary'中返回值。lambda函数将每个元素乘以0.1,并将结果存储在新列'NewColumn'中。
请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行更复杂的操作。同时,这个方法在处理大型数据集时可能会比较慢,如果需要处理大量数据,可以考虑使用其他更高效的方法,如使用numpy库进行向量化操作。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云