基于不带for循环的另一个dataframe列更新dataframe列

在不使用for循环的情况下，更新一个DataFrame列的方法是使用pandas的apply函数结合lambda表达式。apply函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个函数，而lambda表达式可以定义一个匿名函数。

假设我们有一个DataFrame df，其中包含两列：'column1'和'column2'。我们想要根据'column1'的值更新'column2'的值，可以使用以下代码：

df['column2'] = df['column1'].apply(lambda x: x * 2)

上述代码中，lambda表达式定义了一个函数，该函数将'column1'的每个元素乘以2，并将结果赋值给'column2'。通过apply函数，该函数将应用于'column1'的每个元素，最终更新整个'column2'列。

这种方法的优势是它利用了pandas的向量化操作，避免了显式的循环，从而提高了代码的执行效率。

这种方法适用于各种场景，例如根据某一列的值计算新的列、根据条件更新列的值等。

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数据导入与预处理-第6章-01数据集成

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十五·一）

习语这些都是一些很棒的 pandas 习语对一列进行 if-then/if-then-else 条件判断，并对另一列或多列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:...计算时间序列的数值积分（基于样本）相关性通常很有用从DataFrame.corr()计算的相关性矩阵中获取下三角形式（或上三角形式）。...）惯用法这些是一些巧妙的 pandas惯用法对一列进行 if-then/if-then-else，并对另一个或多个列进行赋值： In [1]: df = pd.DataFrame( ...:...，还有第三种通用情况基于位置的（Python 切片风格：不包含结束）基于标签的（非 Python 切片风格：包含结束）通用（切片风格：取决于切片是否包含标签或位置） In [43...，还有第三种通用情况基于位置的（Python 切片风格：不包含结束）基于标签的（非 Python 切片风格：包含结束）通用（切片风格：取决于切片是否包含标签或位置） In [43

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= df.apply(lambda x: x['单价'] * 2, axis=1) # 更新df 的列数值，可通过赋值的方式更新 df['q'] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])...# 更新df 的行数值，可通过loc赋值的方式更新 df.loc['行label'] = pd.Series([1, 2, 3]) # 添加一个新列，直接使用= 进行赋值 df['运费'] = pd.Series...，读取到文件后就是一个dataframe 对象，之后的操作都是基于dataframe和series 来。...如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。 4)....如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。

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