更改数据框列表中的列，并使用应用函数保留常德数据框而不是更改输出

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在数据分析和处理中，有时候我们需要更改数据框（DataFrame）中的列，但又不希望直接修改原始数据框，而是保留常德数据框。这可以通过使用应用函数来实现。

应用函数是一种将函数应用于数据框的每个元素或每个列的方法。在这种情况下，我们可以使用应用函数来更改数据框列表中的列。

以下是一个示例代码，展示了如何使用应用函数来更改数据框列表中的列，并保留常德数据框：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个应用函数，用于更改列的值
def modify_column_value(value):
    return value.upper()  # 将值转换为大写

# 使用应用函数来更改数据框列表中的列
df['City'] = df['City'].apply(modify_column_value)

# 打印修改后的数据框
print(df)

输出结果：

   Name  Age      City
0  John   25  NEW YORK
1  Emma   28    LONDON
2  Mike   30     PARIS

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据框。然后，我们定义了一个应用函数modify_column_value，该函数将列的值转换为大写。接下来，我们使用apply函数将该应用函数应用于City列，从而更改了该列的值。最后，我们打印出修改后的数据框。

这种方法的优势是，它允许我们在不修改原始数据框的情况下，对列进行灵活的修改。这对于数据处理和分析中的一些场景非常有用，例如数据清洗、特征工程等。

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