pandas 使用apply同时处理两列数据的方法

为了在Pandas DataFrame中同时处理两列数据，可以使用apply方法。在apply中使用lambda表达式函数，可以对指定的两列数据进行处理。

下面是处理两列数据的完整攻略，包括两个示例说明：

第一步：创建DataFrame

首先，我们需要创建一个包含两列数据的DataFrame，供后面的示例使用。假设我们需要对列A和列B进行加法运算。以下是创建示例DataFrame的代码：

import pandas as pd

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

输出结果：

   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

第二步：定义函数

接下来，我们需要定义一个函数，该函数将在apply中使用。此函数将接收DataFrame中的每一行作为参数，并对列A和列B进行加法运算。以下是定义示例函数的代码：

def sum_of_two_columns(row):
    return row['A'] + row['B']

第三步：使用apply函数

现在我们可以使用apply函数来对两个列进行加法操作了。下面是使用示例函数对DataFrame中的每一行进行计算的代码：

df['sum_of_AB'] = df.apply(lambda row: sum_of_two_columns(row), axis=1)

df

输出结果：

   A  B  sum_of_AB
0  1  5          6
1  2  6          8
2  3  7         10
3  4  8         12

示例一：使用apply同时处理DataFrame多列数据

现在我们来看一个更复杂的示例。我们将使用apply函数对多个列进行操作，并在新的列中存储结果。

以下是示例数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

df

输出结果：

   A  B   C
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12

假设我们想要对B、C两列进行乘法运算，然后存储到新列D中。以下是实现的代码：

def multiply_BC(row):
    return row['B'] * row['C']

df['D'] = df.apply(lambda row: multiply_BC(row), axis=1)

df

输出结果：

   A  B   C    D
0  1  5   9   45
1  2  6  10   60
2  3  7  11   77
3  4  8  12   96

示例二：使用apply同时处理DataFrame多列数据并使用numpy

现在我们来看另一个示例。在这个示例中，我们将使用Numpy库和apply函数对DataFrame列执行计算。

以下是示例数据：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

df

输出结果：

   A  B   C
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12

假设我们需要计算以下公式：(A + B) * C，然后存储到新列D中。以下是实现的代码：

def calculate_D(row):
    return (row['A'] + row['B']) * row['C']

df['D'] = df.apply(lambda row: calculate_D(row), axis=1)

df

输出结果：

   A  B   C    D
0  1  5   9   54
1  2  6  10   80
2  3  7  11  110
3  4  8  12  144

以上是使用apply函数同时处理两列数据的完整攻略，包括两个示例说明。