Pandas 如何更改列的所有值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas更改某一列的所有值。Pandas是Python数据处理和分析的强大工具，它提供了灵活且高效的数据结构来操作各种格式的数据。

1. Series对象的map方法

Pandas中的Series对象是一维数组，它由一个索引和一个值组成。Series对象有一个map方法，可以接受一个函数或一个字典作为参数，将Series中的每个值映射到一个新的值。对于某一列的所有值进行更改，我们可以通过对该列创建一个Series对象，然后应用map方法来实现。

例如，我们有一个包含摄氏度温度的DataFrame，我们想将它们转换为华氏度。我们可以创建一个Series对象，其中键是‘temperature’和与之对应的函数，将摄氏度转换为华氏度的值。然后我们可以将该Series对象传递给DataFrame中的‘temperature’列，并使用map方法将其转换为华氏度。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'temperature': [20.0, 25.0, 30.0, 35.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义转换函数
def fahrenheit(celsius):
    return (celsius * 9/5) + 32

# 创建Series对象
mapping = pd.Series({ 'temperature': fahrenheit })

# 使用map方法将所有的温度转换为华氏度
df['temperature'] = df['temperature'].map(mapping)

print(df)

输出：

   temperature
0         68.00
1         77.00
2         86.00
3         95.00

2. 使用DataFrame的apply方法

另一个可以用于更改某一列的所有值的方法是使用DataFrame的apply方法。apply方法可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame中的每个值。对于某一列的所有值进行更改，我们可以通过定义一个函数来实现，并使用该函数作为apply方法的参数来应用于‘temperature’列中的所有值。

例如，我们有一个包含摄氏度温度的DataFrame，我们想将它们转换为华氏度。我们可以定义一个函数，将摄氏度转换为华氏度，并将其应用于‘temperature’列中的所有值。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'temperature': [20.0, 25.0, 30.0, 35.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义转换函数
def fahrenheit(celsius):
    return (celsius * 9/5) + 32

# 使用apply方法将所有的温度转换为华氏度
df['temperature'] = df['temperature'].apply(fahrenheit)

print(df)

输出：

   temperature
0         68.00
1         77.00
2         86.00
3         95.00

3. 使用DataFrame的loc方法

另一个可以用于更改某一列的所有值的方法是使用DataFrame的loc方法。loc方法用于选择DataFrame中的行和列，并更改它们的值。对于某一列的所有值进行更改，我们可以使用loc方法选择数据帧中的‘temperature’列，并使用“=”将其替换为一个列表，该列表包含要用作列值的所有新值。

例如，我们有一个包含摄氏度温度的DataFrame，我们想将它们转换为华氏度。我们可以使用loc方法将‘temperature’列中的所有值更改为华氏度。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'temperature': [20.0, 25.0, 30.0, 35.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算所有温度的华氏度值
fahrenheit_temps = [(temp * 9/5)+ 32 for temp in df['temperature']]

# 使用loc方法将所有的温度替换为华氏度
df.loc[:, 'temperature'] = fahrenheit_temps

print(df)

输出：

   temperature
0         68.00
1         77.00
2         86.00
3         95.00

4. 使用numpy的vectorize函数

另一种可以用于更改所有列值的方法是使用numpy的vectorize函数。vectorize函数允许我们将一个函数作为参数传递，并返回一个新的函数，该新函数可以应用于整个numpy数组。我们可以将DataFrame中的某一列转换为numpy数组，然后使用新函数将数组中的所有值转换为新值，并将其转换回DataFrame中的新列。这种方法可能对于处理较大的数据集更加高效。

例如，我们有一个包含摄氏度温度的DataFrame，我们想将它们转换为华氏度。我们可以使用numpy的vectorize函数创建一个新函数，该函数将摄氏度转换为华氏度，并将该函数应用于‘temperature’列中的所有值。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
data = {'temperature': [20.0, 25.0, 30.0, 35.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义转换函数
def fahrenheit(celsius):
    return (celsius * 9/5) + 32

# 使用numpy的vectorize函数创建新的转换函数
fahrenheit_vectorized = np.vectorize(fahrenheit)

# 将‘temperature’列转换为numpy数组，然后应用函数，最后转换回DataFrame列
df['temperature'] = pd.Series(fahrenheit_vectorized(df['temperature'].values), index=df.index)

print(df)

输出：

   temperature
0         68.00
1         77.00
2         86.00
3         95.00

总结

在本文中，我们介绍了四种更改某一列的所有值的方法：使用Series对象的map方法，使用DataFrame的apply方法，使用DataFrame的loc方法和使用numpy的vectorize函数。根据不同的实际需求，我们可以选择不同的方法来更改列值。Pandas作为一种功能强大的数据处理和分析工具，为我们提供了丰富的数据操作方法，为我们的工作带来了许多便利。