如何将函数应用于数据框列
将函数应用于数据框列是数据处理和分析中常见的操作，可以通过以下几种方式实现：
- 使用循环遍历每一列并应用函数： 首先，使用循环遍历数据框的每一列，然后对每一列应用相应的函数。例如，使用Python的pandas库可以使用以下代码实现：
- 使用循环遍历每一列并应用函数： 首先，使用循环遍历数据框的每一列，然后对每一列应用相应的函数。例如，使用Python的pandas库可以使用以下代码实现：
- 在这个例子中，函数
add_10被应用于数据框的每一列，将每个元素加上10。 - 使用向量化操作： 许多编程语言和数据处理库提供了向量化操作，可以直接将函数应用于整个数据框列，而无需显式地进行循环。例如，使用R语言的dplyr库可以使用以下代码实现：
- 使用向量化操作： 许多编程语言和数据处理库提供了向量化操作，可以直接将函数应用于整个数据框列，而无需显式地进行循环。例如，使用R语言的dplyr库可以使用以下代码实现：
- 在这个例子中，函数
add_10被应用于数据框的每一列，将每个元素加上10。 - 使用内置函数或库提供的功能： 许多数据处理和分析库提供了内置函数或方法，可以直接将函数应用于数据框列。例如，使用SQL语言可以使用以下代码实现：
- 使用内置函数或库提供的功能： 许多数据处理和分析库提供了内置函数或方法，可以直接将函数应用于数据框列。例如，使用SQL语言可以使用以下代码实现：
- 在这个例子中，函数
add_10被定义为SQL函数，并使用UPDATE语句将函数应用于表格的每一列。
无论使用哪种方法，将函数应用于数据框列可以方便地对数据进行处理和转换，常用于数据清洗、特征工程和数据分析等任务。
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0 4 9
1 4 9
2 4 9
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[1, 2, 1, 0, 0],
[1, 1, 0, 1, 1]
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[1] 7
和
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> z
[1] 7
但是，
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浏览 0提问于2016-05-12得票数 0
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python、pandas、numpy
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df = pd.DataFrame(
{'number': ['10', '20' , '30', '40'], 'condition': ['A', 'B', 'A', 'B']})
df =
number condition
0 10 A
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2 30 A
3 40 B
我想对number列
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