Python pandas:如何(复杂地)更改一个基于另一个列的列？

在Python pandas中，可以使用apply函数来更改一个基于另一个列的列。apply函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用自定义的函数。

首先，我们需要定义一个函数，该函数将作为参数传递给apply函数。这个函数将接收每一行或每一列的值作为输入，并返回处理后的结果。

以下是一个示例代码，演示如何使用apply函数修改一个基于另一个列的列：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 7000, 6000, 8000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将Salary列的值乘以2，并返回处理后的结果
def double_salary(salary):
    return salary * 2

# 使用apply函数调用double_salary函数，并将结果赋值给新的列DoubleSalary
df['DoubleSalary'] = df['Salary'].apply(double_salary)

# 打印修改后的DataFrame
print(df)

运行上述代码，将得到以下结果：

   Name  Age  Salary  DoubleSalary
0   Tom   20    5000         10000
1  Nick   25    7000         14000
2  John   30    6000         12000
3 Alice   35    8000         16000

在这个例子中，我们定义了一个名为double_salary的函数，它将接收Salary列的值作为参数，并将其乘以2。然后，我们使用apply函数将这个函数应用到Salary列上，并将处理后的结果赋值给新的列DoubleSalary。

这种方法可以用于更复杂的操作，例如基于多个列的计算，或使用条件语句进行过滤和修改。您可以根据具体需求在自定义函数中实现相应的逻辑。

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