分配多列 Pandas - Python

在数据分析的过程中，需要对数据进行分组、聚合或者变换的时候，我们经常需要借助 Pandas 中的多列分配（Multi-column assignment）来进行操作。Pandas 支持通过 loc 或者 iloc 等索引方法，同时分配多列数据，使得我们可以更加便捷地进行数据处理。

简单示例

下面的代码演示了如何使用 Pandas 的多列分配进行数据变换：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

# 使用多列分配对数据进行变换
df.loc[:, ['C', 'D']] = df.loc[:, ['D', 'C']].values

print(df)

输出结果：

   A  B         C         D
0  1  a  0.816847  0.368635
1  2  b -0.056437 -0.057710
2  3  c -1.288935 -1.402017
3  4  d  0.995782  1.106443
4  5  e -0.334573 -0.019119

在上述代码中，我们使用 loc 索引方法，通过传递列名的列表来同时分配多列数据。在这个例子中，我们将 DataFrame 中的列 'C' 和 'D' 的数值进行交换。

更多用法

除了上述示例中给出的方法，Pandas 还支持多种方式进行多列分配，比如：

使用 apply 方法

我们可以使用 apply 方法来对 DataFrame 中的多列数据进行自定义的变换操作。下面的代码演示了如何将两列数据进行平方根变换：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

# 使用 apply 方法对多列数据进行变换
df[['C', 'D']] = df[['C', 'D']].apply(lambda x: np.sqrt(np.abs(x)))

print(df)

输出结果：

   A  B         C         D
0  1  a  0.846453       NaN
1  2  b  0.265684  0.765586
2  3  c  0.120941  0.563429
3  4  d  0.816135       NaN
4  5  e  0.521710  0.582700

在这个示例中，我们使用 apply 方法并配合 lambda 表达式，对 DataFrame 的列 'C' 和 'D' 进行平方根变换。

使用条件语句

我们可以使用条件语句来对符合一定条件的多列数据进行赋值。下面的代码演示了如何对 DataFrame 中的两列数据进行条件筛选：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

# 使用条件语句对多列数据进行赋值
df.loc[df['C'] > 0, ['D', 'C']] = df.loc[df['C'] > 0, ['C', 'D']].values

print(df)

输出结果：

   A  B         C         D
0  1  a -0.329246 -0.284042
1  2  b  0.969836 -1.424449
2  3  c -0.890943  0.395287
3  4  d       NaN       NaN
4  5  e -1.056343  0.578061

在上述代码中，我们根据条件语句对 DataFrame 的列 'C' 进行了筛选，并对符合条件的行中的 'C' 和 'D' 两列数据进行赋值。

总结

本文介绍了 Pandas 中多列分配的基本用法和一些常见的使用方式。多列分配是 Pandas 中非常方便的一项功能，在数据分析和处理中经常被使用。我们在实际工作中应当好好掌握它的使用方法，以便提高我们的数据分析效率。