修改某些pandas数据框列，将更改应用于整个原始数据框

在pandas中，要修改某些数据框列并将更改应用于整个原始数据框，可以使用以下方法：

1. 使用索引操作符（[]）选择要修改的列，并赋予新的值。例如，假设我们有一个名为df的数据框，想要将列"column1"的值修改为新值，可以使用以下代码：
2. 使用索引操作符（[]）选择要修改的列，并赋予新的值。例如，假设我们有一个名为df的数据框，想要将列"column1"的值修改为新值，可以使用以下代码：
3. 其中，new_values是一个包含与数据框行数相同的新值的列表、数组或Series对象。
4. 使用rename()方法重命名列。如果只是想修改列名而不是修改列的值，可以使用rename()方法。例如，假设我们想将列"old_column"重命名为"new_column"，可以使用以下代码：
5. 使用rename()方法重命名列。如果只是想修改列名而不是修改列的值，可以使用rename()方法。例如，假设我们想将列"old_column"重命名为"new_column"，可以使用以下代码：
6. 这将在原始数据框上直接修改列名。
7. 使用apply()方法应用函数到列。如果想要对列中的每个元素进行自定义操作，可以使用apply()方法。例如，假设我们想要将列"column2"中的每个元素都加上10，可以使用以下代码：
8. 使用apply()方法应用函数到列。如果想要对列中的每个元素进行自定义操作，可以使用apply()方法。例如，假设我们想要将列"column2"中的每个元素都加上10，可以使用以下代码：
9. 这将对"column2"中的每个元素应用lambda函数，并将结果赋值回原始数据框。

以上是修改某些pandas数据框列并将更改应用于整个原始数据框的几种常见方法。根据具体的需求和场景，选择适合的方法进行操作。

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