将lambda函数应用于pandas数据帧中的列列表

Lambda函数是一种匿名函数，可以在需要函数的地方使用，而不必事先定义函数名称。在Python中，lambda函数通常用于简化代码，特别是在处理数据集合时非常有用。

将lambda函数应用于pandas数据帧中的列列表可以通过apply()函数实现。apply()函数可以将一个函数应用于数据帧的每一列或每一行，返回一个新的数据帧。

以下是一个示例代码，演示如何将lambda函数应用于pandas数据帧中的列列表：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个lambda函数，将每个元素加上100
add_100 = lambda x: x + 100

# 将lambda函数应用于数据帧的列列表
df[['Age', 'Salary']] = df[['Age', 'Salary']].apply(add_100)

# 打印修改后的数据帧
print(df)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary
0  John  125    5100
1  Emma  130    6100
2  Peter 135    7100

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和薪水的数据帧。然后，我们定义了一个lambda函数，将每个元素加上100。接下来，我们使用apply()函数将lambda函数应用于数据帧的'Age'和'Salary'列，将结果保存回原数据帧。最后，我们打印修改后的数据帧。

Lambda函数在处理数据集合时非常有用，特别是在需要对每个元素进行简单操作时。它可以帮助我们减少代码量，并提高代码的可读性和可维护性。

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