如何在包含分类变量的Pandas数据帧中仅降低数值列的值？

在包含分类变量的Pandas数据帧中仅降低数值列的值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，筛选出数据帧中的数值列。可以使用select_dtypes方法来选择数值列，该方法接受参数include='number'。

numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns

1. 然后，使用apply方法对筛选后的数值列进行操作。可以传入一个自定义函数，该函数会对每个数值列进行处理。在该函数中，判断列是否为分类变量，若不是，则降低该列的值。

def decrease_numeric_values(col):
    if col.name not in categorical_cols:
        return col * 0.9  # 降低值的操作，此处以降低10%为例
    return col

df[numeric_cols] = df[numeric_cols].apply(decrease_numeric_values)

1. 最后，数据帧中的数值列的值已经被降低，而分类变量的列保持不变。

这种方法适用于对包含分类变量和数值变量的数据帧进行处理，只降低数值列的值，而保持分类变量的列不受影响。

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