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在pandas中使用apply() with loop修改数据帧

在pandas中,apply()函数结合循环可以用来修改数据帧。apply()函数可以对数据帧的每一行或每一列应用一个自定义的函数,从而实现对数据的修改。

具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:首先需要导入pandas库,可以使用以下代码实现:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建数据帧:接下来,需要创建一个数据帧,可以使用以下代码创建一个示例数据帧:
代码语言:txt
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data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义自定义函数:然后,需要定义一个自定义函数,该函数将被应用于数据帧的每一行或每一列。例如,我们定义一个函数,将薪水增加10%:
代码语言:txt
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def increase_salary(salary):
    return salary * 1.1
  1. 使用apply()函数:最后,使用apply()函数结合循环来修改数据帧。可以使用以下代码实现:
代码语言:txt
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df['Salary'] = df['Salary'].apply(increase_salary)

这将应用increase_salary函数到'Salary'列的每个元素,并将结果赋值回'Salary'列。

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

def increase_salary(salary):
    return salary * 1.1

df['Salary'] = df['Salary'].apply(increase_salary)

这样,数据帧df中的'Salary'列的每个元素都会增加10%。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案可能因实际需求和环境而异。

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