python - 如何在 python 3.4.4 中一次将相同的转换逻辑应用于多个列

Question

我有一个包含多个列的数据框df，我想一次将相同的逻辑应用于多个列。我知道如何一次对一列执行此操作，但有人知道如何一次对多个列应用相同的逻辑吗？

数据框df

col0  col1  col2  col3  col4  col5  col6  new_col
row0  24.0    83  42.0     7    96     0   NaN      192
row1  40.0     4   NaN    12    84     0   NaN      168
row2  83.0    22  80.0    26    15     0   NaN       30
row3  92.0    73  58.0     0    33     0   NaN       66
row4   NaN    63  35.0    70    95     0   NaN      190

我必须对 col4、col5、col6 应用一些转换。我可以一一完成，但如何一次对所有列执行此操作？

df['col4'] = df['col4'].apply(lambda n: n*2)
df['col5'] = df['col5'].apply(lambda n: n*2)
df['col6'] = df['col6'].apply(lambda n: n*2)

Answer 1

这取决于逻辑。如果可能的话，可以处理所有列，例如过滤后的 DataFrame 使用:

cols = ['col4','col5','col6']

df[cols] = df[cols] * 2

#short version
df[cols] *= 2

如果需要复杂的功能并且需要按元素处理每个单元格，请使用 DataFrame.applymap :

cols = ['col4','col5','col6']
df[cols] = df[cols].applymap(func)