Pandas应用函数并更新数据帧副本

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。在Pandas中，可以使用apply函数来应用自定义函数并更新数据帧副本。

apply函数是Pandas中的一个重要函数，它可以对数据帧的每一行或每一列应用一个自定义函数。通过apply函数，我们可以对数据进行灵活的处理和转换。当我们需要对数据帧中的每个元素进行操作时，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。

下面是一个示例代码，演示了如何使用apply函数并更新数据帧副本：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'Salary': [5000, 6000, 4500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义函数，将Salary列的值增加1000
def increase_salary(salary):
    return salary + 1000

# 使用apply函数应用自定义函数并更新数据帧副本
df['Salary'] = df['Salary'].apply(increase_salary)

# 打印更新后的数据帧
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   Name  Age  Salary
0   Tom   28    6000
1  Nick   32    7000
2  John   25    5500

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，定义了一个自定义函数increase_salary，用于将薪水增加1000。接着，使用apply函数将自定义函数应用到Salary列，并更新了数据帧副本。最后，打印出更新后的数据帧。

Pandas的apply函数在数据处理和分析中非常常用，可以帮助我们快速高效地处理和转换数据。在实际应用中，可以根据具体需求编写不同的自定义函数，并结合apply函数灵活地处理数据。

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