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R-如何编写一个循环,将一个包中已经内置的函数应用到一个df的所有列中,并填充另一个df?

要编写一个循环,将一个包中已经内置的函数应用到一个df的所有列中,并填充另一个df,可以使用Python的pandas库来实现。

首先,导入pandas库:

代码语言:txt
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import pandas as pd

然后,创建两个DataFrame对象,一个是要进行操作的df,另一个是用来存储结果的新df:

代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
new_df = pd.DataFrame()

接下来,定义一个函数,该函数将应用于df的每一列:

代码语言:txt
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def my_function(x):
    return x * 2

然后,使用循环遍历df的每一列,并将函数应用于每一列:

代码语言:txt
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for column in df.columns:
    new_df[column] = df[column].apply(my_function)

最后,可以打印出新的df来查看结果:

代码语言:txt
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print(new_df)

完整的代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
new_df = pd.DataFrame()

def my_function(x):
    return x * 2

for column in df.columns:
    new_df[column] = df[column].apply(my_function)

print(new_df)

这样就完成了将一个包中已经内置的函数应用到一个df的所有列中,并填充另一个df的操作。

关于pandas库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:腾讯云-云数据库TDSQL for PostgreSQL

相关搜索:如何从另一个df填充pandas df中的列的值?根据另一个df中的值填充新df列中的值将一个df中的许多列减去另一个df中的一列从一个df中的x列中减去另一个df中的x列,并保留其他列根据条件将df中的列除以另一个df值。如何在一个DF的列中获取另一个DF的列中的值的计数?如何将一个df中的行与R中另一个df中的列进行匹配R:如何对一个df中的行进行循环或lapply,并使用另一个df中的信息将函数应用于来自一个df的行和来自另一个df的列的所有组合Python Pandas -将一个df中的列转换为存储在另一个df中的ID使用另一个df中的列扫描一个df中的列,如果满足条件,则在第二个df中创建额外的列并赋值如何将一个熊猫df中的数据替换为另一个熊猫df中的数据?使用带有粘贴的For循环将df中的值替换为来自另一个df的值R-根据来自另一个df的条件,将1个df中的值替换为具有重复ID的组和列将另一个df中的列作为列插入到另一个df中。塞了好几个小时!与不同列合并(联接)在pandas中,如何将一个df中的一列除以另一df中的另一列?如何将一个DataFrame中的一行与另一个df中的所有其他行分开?如何用来自另一个数据帧(df2)的信息填充一个数据帧(df1)的列?当df1和df2中的两个列信息匹配时?将每周多索引中的列添加到另一个每日df如何创建一个根据df中其他列的值返回某一列的值的函数?
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