遍历数据框列并修改每个值 - Python

在数据分析中，常常需要遍历数据框中的列并对每个值进行修改。本文将介绍如何使用Python完成这个任务。

准备工作

首先，我们需要导入Python的pandas库和numpy库，用于数据框和数值计算的操作。这里我们使用pandas库的DataFrame数据结构来表示数据框。

import pandas as pd
import numpy as np

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

遍历数据框列并修改每个值

方法一：使用apply函数

我们可以使用DataFrame的apply方法来遍历列并对每个数值进行修改。

def add_one(x):
    return x + 1

df = df.apply(add_one)

print(df)

输出结果为：

   A  B
0  2  5
1  3  6
2  4  7

这里我们定义了一个add_one函数，用来对每个数值进行加一操作。然后使用apply方法将这个函数应用到数据框的每一列上。

方法二：使用iteritems函数

另外一种方法是使用DataFrame的iteritems函数遍历每一列，并对每个数值进行修改。

for col_name, col_data in df.iteritems():
    df[col_name] = col_data.apply(add_one)

print(df)

输出结果为：

   A  B
0  2  5
1  3  6
2  4  7

这里我们使用iteritems函数遍历每一列，并对每个数值应用add_one函数。

总结

本文介绍了两种遍历数据框列并修改每个值的方法，分别是使用apply函数和iteritems函数。这些方法可以很方便地实现数据分析中的数据清洗和预处理，帮助提高数据分析的效率。