如何将df的多个列从十六进制转换为十进制

将df的多个列从十六进制转换为十进制，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了所需的库，如pandas。
2. 使用pandas的read_csv()函数或其他适当的方法读取数据文件，并将其存储在名为df的DataFrame对象中。
3. 确定需要转换的列，并使用apply()函数将转换函数应用于这些列。例如，假设需要转换的列名为col1和col2，可以使用以下代码：

df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: int(x, 16))
df['col2'] = df['col2'].apply(lambda x: int(x, 16))

上述代码中，lambda函数将每个十六进制字符串x转换为对应的十进制整数，并将结果赋值回原始列。

1. 如果需要，可以将转换后的结果存储在新的列中，以保留原始数据。例如，可以使用以下代码将转换后的结果存储在名为new_col1和new_col2的新列中：

df['new_col1'] = df['col1'].apply(lambda x: int(x, 16))
df['new_col2'] = df['col2'].apply(lambda x: int(x, 16))

1. 最后，根据需要进行进一步的数据处理、分析或可视化。

这是一个基本的将df的多个列从十六进制转换为十进制的方法。根据具体的数据和需求，可能需要进行适当的调整和扩展。