在Python的Pandas库中,如果你想为DataFrame(df)中的所选记录添加前缀,你可以使用.apply()
方法结合lambda函数来实现。以下是一个详细的步骤和示例代码:
假设我们有一个DataFrame,其中有一列名为Name
,我们想要为所有名字添加前缀“Mr. ”。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义前缀
prefix = "Mr. "
# 使用apply方法和lambda函数为所选记录添加前缀
df['Name'] = df['Name'].apply(lambda x: prefix + x)
print(df)
Name Age
0 Mr. Alice 25
1 Mr. Bob 30
2 Mr. Charlie 35
如果你只想为满足特定条件的记录添加前缀,可以在lambda函数中加入条件判断。
问题: 如何只为年龄大于30岁的记录添加前缀?
解决方法:
df['Name'] = df.apply(lambda row: prefix + row['Name'] if row['Age'] > 30 else row['Name'], axis=1)
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Mr. Charlie 35
通过这种方式,你可以灵活地控制前缀的应用条件,从而满足不同的数据处理需求。
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