如何使用Pandas对DataFrame首列应用公式并写入原数据集

你可以直接通过列赋值的方式将计算结果写入原DataFrame，支持两种常用场景：

1. 覆盖原A列存储计算结果 #

直接对A列做向量化计算后赋值即可，不需要调用apply，运行效率更高：

import numpy as np

# 对A列执行规则计算后向上取整，直接覆盖原列
df['A'] = np.ceil(df['A'] * 8 / 1000000000)

如果你习惯按位置索引取第一列，写法如下：

df.iloc[:, 0] = np.ceil(df.iloc[:, 0] * 8 / 1000000000)

2. 保留原A列，新增列存储计算结果 #

如果需要保留原始数据，可指定新列名赋值：

import numpy as np

# 新增名为roundUp_MaxThput的列存储计算结果
df['roundUp_MaxThput'] = np.ceil(df['A'] * 8 / 1000000000)

运行上述代码后，修改会直接同步到原df对象中，不需要额外的合并操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kavi Raj