如何通过map/apply对pandas数据框使用lambda函数，其中lambda对每列采用不同的值

在Pandas中，可以使用map()和apply()函数对数据框中的列应用lambda函数，并且可以为每列使用不同的值。

首先，让我们了解一下map()和apply()函数的区别：

• map()函数用于对Series对象中的每个元素应用相同的函数，并返回一个新的Series对象。
• apply()函数用于对DataFrame对象中的每个列或行应用函数，并返回一个新的DataFrame对象。

接下来，我们将使用lambda函数来演示如何通过map()和apply()对Pandas数据框使用不同的值。

假设我们有以下的Pandas数据框df：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

现在，我们想要对每列应用不同的lambda函数，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用map()函数对每列应用lambda函数：

df['A'] = df['A'].map(lambda x: x * 2)
df['B'] = df['B'].map(lambda x: x + 1)
df['C'] = df['C'].map(lambda x: x ** 2)

1. 使用apply()函数对每列应用lambda函数：

df['A'] = df['A'].apply(lambda x: x * 2)
df['B'] = df['B'].apply(lambda x: x + 1)
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: x ** 2)

以上代码将分别对列'A'、'B'和'C'应用不同的lambda函数，并更新数据框中的对应列。

关于lambda函数的具体用法，可以根据实际需求进行定义。lambda函数是一种匿名函数，可以在一行代码中定义简单的函数逻辑。

这是一个简单的示例，展示了如何通过map()和apply()对Pandas数据框使用lambda函数，并且为每列使用不同的值。根据实际需求，你可以根据这个示例进行修改和扩展。

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