将函数应用于数据帧的列列表？
我从这个URL刮取了这个表：
"https://www.patriotsoftware.com/blog/accounting/average-cost-living-by-state/"
看起来像这样：
State Annual Mean Wage (All Occupations) Median Monthly Rent Value of a Dollar
0 Alabama $44,930 $998 $1.15
1 Alaska $59,290 $1,748 $0.95
2 Arizona $50,930 $1,356 $1.04
3 Arkansas $42,690 $953 $1.15
4 California $61,290 $2,518 $0.87
然后我编写了这个函数来帮助我将字符串转换成整数：
def money_string_to_int(s):
return int(s.replace(",", "").replace("$",""))
money_string_to_int("$1,23")
当我只将函数应用于一列时，它就会工作。我在这里找到了关于在多个列上使用的答案：如何将函数应用于多个列
但我下面的代码不起作用，也不会产生错误：
ls = ['Annual Mean Wage (All Occupations)', 'Median Monthly Rent',
'Value of a Dollar']
ppe_table[ls] = ppe_table[ls].apply(money_string_to_int)
共有1个答案
让我们试试
df.set_index('State').apply(lambda x: (x.str.replace('[$,]','').astype(float))).reset_index()
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并将其应用于数据表的一列--这是我希望这样做的： 我还没有找到任何简单的方法，正在努力找出如何做到这一点。一定有一个更简单的方法，比将数据rame转换为和RDD，然后从RDD中选择行来获得正确的字段，并将函数映射到所有的值，是吗？创建一个SQL表，然后用一个sparkSQL UDF来完成这个任务，这更简洁吗？
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怎么办？ **添加详细示例如下***
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我有一个派斯帕克数据帧 我想将其转换为与 pyspark.ml 一起使用。我可以使用字符串索引器将名称列转换为数字类别： 如何用StringIndexer(例如< code>name和< code>food，每个列都有自己的< code>StringIndexer)转换几个列，然后用VectorAssembler生成一个特征向量？还是必须为每一列创建一个< code>StringIndexer？
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我必须从二维坐标计算希尔伯特曲线上的距离。使用hilbertcurve包，我构建了自己的“hilbert”函数。坐标存储在数据帧（列1和列2）中。如您所见，我的函数在应用于两个值（test）时有效。 然而，它只是不工作时，应用行明智通过应用函数！这是为什么呢？我到底做错了什么？我需要一个额外的列“希尔伯特”，希尔伯特距离在列“col_1”和“col_2”中给出。 最后一个命令以错误结束： 谢谢你的
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我有以下函数（一个以列作为输入的热编码函数）。我基本上想把它应用到我的数据框中的一列，但似乎不明白出了什么问题。 猜我怎么称呼它有问题？
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我有一个数据帧，在对其应用函数时给出值错误。 ValueError：序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。