要逐行更新新的pandas列,可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个包含原始数据的DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [28, 32, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义一个函数来更新新的列
def update_column(row):
return row['Age'] + 1
# 使用apply函数逐行更新新的列
df['New Age'] = df.apply(lambda row: update_column(row), axis=1)
# 打印更新后的DataFrame
print(df)
在上述代码中,我们首先创建了一个包含原始数据的DataFrame。然后,定义了一个名为update_column
的函数,该函数接受一个行数据作为输入,并返回更新后的新列的值。接下来,我们使用apply
函数和lambda表达式,将update_column
函数应用到DataFrame的每一行上,从而逐行更新新的列。最后,打印更新后的DataFrame。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中,你需要根据具体的需求和数据结构来编写相应的逻辑。
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