Pandas链接仅使用apply或pipe修改数据帧中的一列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。在处理数据帧（DataFrame）中的一列时，可以使用apply或pipe方法进行修改。

1. apply方法：apply方法可以对数据帧中的一列进行逐行操作，并返回一个新的Series。它接受一个函数作为参数，该函数将应用于每一行的值。可以通过lambda表达式或自定义函数来实现对列的修改。例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含一列名为"column_name"，我们想要将该列的值都加上10，可以使用以下代码：

df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: x + 10)

1. pipe方法：pipe方法允许将多个函数应用于数据帧中的一列，并将结果传递给下一个函数。它接受一个或多个函数作为参数，并按照顺序依次应用这些函数。例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含一列名为"column_name"，我们想要先将该列的值都加上10，然后再将结果乘以2，可以使用以下代码：

df['column_name'] = df['column_name'].pipe(lambda x: x + 10).pipe(lambda x: x * 2)

Pandas的apply和pipe方法在数据处理和转换中非常常用，可以根据具体需求编写相应的函数来实现对数据帧中的一列的修改。

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