Pandas dataframe仅将lambda应用于dataframe内的选定行(基于条件

Pandas是一个开源的数据分析和处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中，DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

当我们需要对DataFrame中的选定行进行操作时，可以使用lambda表达式来实现。lambda表达式是一种匿名函数，可以在一行代码中定义简单的函数。

要将lambda应用于DataFrame内的选定行，可以使用apply()方法。apply()方法可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame的每一行或每一列。

下面是一个示例代码，演示了如何使用lambda表达式和apply()方法将其应用于DataFrame内的选定行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用lambda表达式和apply方法将其应用于选定行
selected_rows = df[df['Age'] > 30]  # 选择年龄大于30的行
selected_rows['Salary'] = selected_rows['Salary'].apply(lambda x: x * 1.1)  # 将选定行的薪资增加10%

# 打印结果
print(selected_rows)

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，包含了姓名、年龄和薪资三列。然后，我们使用条件选择语句df['Age'] > 30选择了年龄大于30的行，并将结果保存在selected_rows中。接下来，我们使用apply()方法将lambda表达式应用于选定行的薪资列，将薪资增加10%。最后，我们打印出结果。

这样，我们就实现了将lambda应用于DataFrame内的选定行的操作。

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