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這篇文章主要為大家展示了“如何使用Lambda來修改Pandas數據框中的值”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“如何使用Lambda來修改Pandas數據框中的值”這篇文章吧。
假設我們有以下df數據框:
data = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] df = pd.DataFrame(data, columns=[0,1,2]) IN[1]: print (df) OUT[1]: 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9
現在由于某種原因，你需要在第0列的數字上添加01的值。一個常見的方法是定義一個函數來完成這個任務，然后用 apply 函數來修改一列的值。
def add_numbers(x):
return f'{x}01'
df[0] = df[0].apply(add_numbers)
IN[1]: print (df)
OUT[1]: 0 1 2
0 101 2 3
1 401 5 6
2 701 8 9這并不復雜，但是在數據框中對每一個改變創建一個函數是不切實際的。這時lambda就派上了用場。
lambda函數類似于普通的Python函數，但它可以不使用名稱來定義，這使得它成為一個漂亮的單行代碼。之前使用的代碼可以用以下方式來減少。
df[0] = df[0].apply(lambda x:f'{x}01')當你不知道是否可以訪問一個系列的屬性來修改數據時，Lambda變得非常有用。
例如，列0包含字母，我們想把它們大寫。
# 如果你知道.str的存在，你可以這樣做 df[0] = df[0].str.title() # 如果你不知道.str，你仍然可以用lambda大寫 df[0] = df[0].apply(lambda x: x.title())
以上是“如何使用Lambda來修改Pandas數據框中的值”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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