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在pandas中使用apply() with loop修改数据帧

在pandas中，apply()函数结合循环可以用来修改数据帧。apply()函数可以对数据帧的每一行或每一列应用一个自定义的函数，从而实现对数据的修改。

具体步骤如下：

导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

创建数据帧：接下来，需要创建一个数据帧，可以使用以下代码创建一个示例数据帧：

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

定义自定义函数：然后，需要定义一个自定义函数，该函数将被应用于数据帧的每一行或每一列。例如，我们定义一个函数，将薪水增加10%：

def increase_salary(salary):
    return salary * 1.1

使用apply()函数：最后，使用apply()函数结合循环来修改数据帧。可以使用以下代码实现：

df['Salary'] = df['Salary'].apply(increase_salary)

这将应用increase_salary函数到'Salary'列的每个元素，并将结果赋值回'Salary'列。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

def increase_salary(salary):
    return salary * 1.1

df['Salary'] = df['Salary'].apply(increase_salary)

这样，数据帧df中的'Salary'列的每个元素都会增加10%。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因实际需求和环境而异。

相关搜索:df.apply在pandas数据帧中返回NaN Json到pandas数据帧，稍作修改 pandas apply min函数中数据帧中的选择列 Pandas:修改多个数据帧(在循环中)Pandas使用apply()仅在部分数据帧上运行函数 Pandas数据帧: df.apply忽略错误行 pandas数据帧中的小时格式修改 Pandas链接仅使用apply或pipe修改数据帧中的一列 ‘'For loop’没有创建现有数据帧的修改副本不使用apply聚合pandas数据帧

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