如何一次将一个函数应用到熊猫数据帧中的多个列

Question

我经常处理格式不好的数据（即数字字段不一致等）

可能还有其他方法，我不知道，但我格式化数据帧中单个列的方法是使用函数并将该列映射到该函数。

format = df.column_name.map(format_number)

问题：1-如果我有一个包含50列的数据框，并且想要将该格式应用于多个列，等等列1, 3, 5, 7, 9，

你能去吗

format = df.1,3,5,9.map(format_number)

...这样我可以格式化所有的数字列在一行？

Answer 1

您可以像这样使用apply：

df.apply(lambda row: format_number(row), axis=1)

您需要在format\u number函数中指定列：

def format_number(row):
    row['Col1'] = doSomething(row['Col1']
    row['Col2'] = doSomething(row['Col2'])
    row['Col3'] = doSomething(row['Col3'])

这不像@BrenBarn的回答那么优雅，但它的一个优点是数据框被修改到位，所以你不需要再次分配列

Answer 2

您可以执行df['Col1'，'Col2'，'Col3']]。应用映射（格式\编号）。请注意，这将返回新的列；它不会修改现有的数据帧。如果您想将值放回原始值，则必须执行df[['Col1'，'Col2'，'Col3']]=df[['Col1'，'Col2'，'Col3']]。应用映射（格式\编号）。