Python dataframe一列用apply函数
时间: 2025-02-04 14:09:09 浏览: 57
### 如何在 Pandas DataFrame 单列上使用 `apply` 函数
对于希望仅针对 Pandas DataFrame 的某一列执行特定操作的情况,可以直接对该列作为 Series 对象调用 `apply()` 方法。下面展示了一个具体的实例来说明这一过程。
考虑如下场景:存在一个记录学生各科成绩的数据表,目标是对其中某门课程的成绩做特殊处理——比如将所有低于60分的成绩调整至刚好及格线即60分,而高于等于60分者保持不变[^1]。
```python
import pandas as pd
# 构建示例数据集
data = {'数学': [58, 80, 85],
'英语': [95, 70, 88],
'科学': [85, 90, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
def adjust_score(score):
"""如果分数小于60,则设置为60;否则保留原值"""
return score if score >= 60 else 60
# 应用于'数学'这单一列
df['数学'] = df['数学'].apply(adjust_score)
print(df)
```
上述代码片段展示了如何定义并应用自定义函数到指定列上的每一个元素。这里的关键在于理解 `apply()` 可以接收任何接受单个输入参数的函数,并将其依次应用于所选Series中的各个元素[^2]。
通过这种方式,不仅可以轻松修改现有数值,还可以基于原始数据创建新的特征或指标,极大地增强了数据分析的能力和灵活性[^3]。
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