将函数应用于pandas中的列

在pandas中，可以使用apply()函数将函数应用于DataFrame中的列。apply()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于每个元素或每个列。它可以用于对列进行数据转换、数据清洗、特征工程等操作。

使用apply()函数的一般语法如下：

df['新列名'] = df['原列名'].apply(函数名)

其中，df是一个DataFrame对象，'新列名'是新生成的列的名称，'原列名'是要应用函数的列的名称，函数名是要应用的函数。

apply()函数还可以接受其他参数，例如：

df['新列名'] = df['原列名'].apply(函数名, 参数1, 参数2, ...)

下面是一个示例，假设有一个包含学生成绩的DataFrame，我们想要将成绩转换为等级（A、B、C、D、F）：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '成绩': [85, 92, 78, 65]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义转换函数
def convert_grade(score):
    if score >= 90:
        return 'A'
    elif score >= 80:
        return 'B'
    elif score >= 70:
        return 'C'
    elif score >= 60:
        return 'D'
    else:
        return 'F'

# 应用函数并创建新列
df['等级'] = df['成绩'].apply(convert_grade)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   姓名  成绩 等级
0  张三  85  B
1  李四  92  A
2  王五  78  C
3  赵六  65  D

在这个示例中，我们定义了一个convert_grade()函数，根据成绩将其转换为等级。然后使用apply()函数将该函数应用于'成绩'列，并将结果存储在新的'等级'列中。

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