如何使用Pandas的apply函数将B列值乘2、C列值乘3

假设你的数据存储在pandas数据框df中，以下是两种用apply实现需求的方法：

方法1：针对单列独立处理 #

这种方式直接对目标列调用apply，逻辑简单高效：

import pandas as pd

# 假设已读取数据到df，比如：
# df = pd.read_csv("your_data.csv")

# B列所有值乘2
df['B'] = df['B'].apply(lambda x: x * 2)
# C列所有值乘3
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: x * 3)

方法2：按行批量处理 #

如果需要同时处理多列逻辑，可定义行处理函数后按行应用：

def process_single_row(row):
    row['B'] *= 2
    row['C'] *= 3
    return row

# axis=1表示按行处理数据
df = df.apply(process_single_row, axis=1)

数据示例 #

原始数据（仅展示3行，实际共1000行）：

处理后结果示例：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Madness