Pandas 列的根值 - Python

在 Pandas 中，我们可以使用 apply() 和 lambda 来计算一列的根值。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 4, 9, 16, 25]})

# 使用 apply 和 lambda 计算一列的根值
df['sqrt'] = df['numbers'].apply(lambda x: x**0.5)

print(df)

输出：

   numbers  sqrt
0        1   1.0
1        4   2.0
2        9   3.0
3       16   4.0
4       25   5.0

在上面的代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，其中包含一列数字。然后，我们使用 apply() 方法和 lambda 表达式来计算每个数字的根值，并将其添加到 DataFrame 中。

更具体地说，我们使用 lambda x: x**0.5 来定义一个匿名函数，该函数将输入参数 x 的平方根作为输出。然后，我们使用 apply() 方法来应用这个函数到 df['numbers'] 列的每个元素上，并将结果赋值给 df['sqrt'] 列。

当我们打印 DataFrame 时，我们可以看到 df['sqrt'] 列包含每个数字的根值。

这个方法可以应用到更复杂的函数上，只要该函数可以接收一个参数并返回一个值即可。

在以上，我们介绍了如何使用 Pandas 列的根值的Python 实现方法。