如何使用 Pandas `apply()` 修改單一 DataFrame 欄位？

使用apply() 修改Pandas DataFrame 中的單列

與修改整個DataFrame 類似，pandas 提供了apply() 函數操作特定列而不影響其他列。此技術對於轉換特定列特別有用，同時保留剩餘 DataFrame 的完整性。

讓我們考慮一個包含多個欄位的範例DataFrame df：

   a  b
0  1  2
1  2  3
2  3  4
3  4  5

只修改使用apply() 取得第一列「a」中的值：

df['a'] = df['a'].apply(lambda x: x + 1)

在此範例中，lambda 函數添加1 到「a」列中的每個元素。結果：

   a  b
0  2  2
1  3  3
2  4  4
3  5  5

展示了它的靈活性，apply() 使您能夠對特定列執行各種操作，例如：

• 更改資料類型：df[' name '] = df['name'].apply(str)
• 重新命名欄位： df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)
• 組合多個操作：df['total_score'] = df[['score1', 'score2']] 。 apply(lambda x: x.mean())

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