使用.map()修改多个Pandas列

使用.map()方法可以修改多个Pandas列。.map()方法是Series对象的一个方法，它接受一个函数或字典作为参数，并将其应用于Series中的每个元素。

如果要同时修改多个列，可以使用.map()方法结合lambda函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个lambda函数，将每个元素乘以2
multiply_by_2 = lambda x: x * 2

# 使用.map()方法将lambda函数应用于多个列
df[['A', 'B', 'C']] = df[['A', 'B', 'C']].applymap(multiply_by_2)

print(df)

输出结果为：

    A   B   C
0   2  12  22
1   4  14  24
2   6  16  26
3   8  18  28
4  10  20  30

在上述示例中，我们首先创建了一个包含三个列的DataFrame。然后，我们定义了一个lambda函数multiply_by_2，该函数将每个元素乘以2。最后，我们使用.map()方法将该lambda函数应用于DataFrame的多个列，实现了同时修改多个列的目的。

需要注意的是，.map()方法只能应用于Series对象，因此我们需要使用.applymap()方法将其应用于DataFrame的多个列。

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