如何将df.loc[]应用于多行并应用转换？

df.loc[]是Pandas库中用于基于标签选择数据的方法。它可以用于选择单个或多个行，并对这些行进行转换。

要将df.loc[]应用于多行并应用转换，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用df.loc[]选择多行数据。df.loc[]的语法是df.loc[row_indexer, column_indexer]，其中row_indexer是用于选择行的标签或布尔条件。例如，可以使用切片操作选择多行数据，如df.loc[1:3, :]选择第1行到第3行的所有列。
2. 对选择的多行数据进行转换。可以使用Pandas提供的各种方法和函数对数据进行转换。例如，可以使用apply()方法对每一行数据应用自定义函数，或者使用内置的转换函数如mean()、sum()等。

以下是一个示例代码，演示如何将df.loc[]应用于多行并应用转换：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择多行并应用转换
df.loc[1:3, 'Salary'] = df.loc[1:3, 'Salary'] * 1.1

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

      Name  Age  Salary
0    Alice   25    5000
1      Bob   30    6600
2  Charlie   35    7700
3    David   40    8800

在这个示例中，我们选择了第1行到第3行的'Salary'列，并将其乘以1.1进行转换。

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