将函数应用于特定的 DataFrame 列，并保留其余列

Question

假设我们有以下 pandas DataFrame：

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'Value': [1, 2, 3],
    'Duration': ['1s', '2s', '3s'],
})

现在，假设我要变换

Name

和

Value

列，但不变换

Duration

列。是否有像

pd.DataFrame.apply

或

pd.DataFrame.transform

这样的 DataFrame 方法可以将函数专门应用于这些列，同时保留其余列？比如：

df = df.some_method({
  'Name': lambda name: name.upper(),
  'Value': lambda value: value + 1
})

目前，我只知道以下方法：

df[['Name', 'Value']] = df.apply({
  'Name': lambda name: name.upper(),
  'Value': lambda value: value + 1
}, axis='columns')

如果我需要一次更新 10 多列，并列出

apply()

调用和作业中的每一列，这是不符合人体工程学的。

Answer 1

您可以使用

assign

，它将覆盖现有列并创建新列：

df = df.assign(
    Name=df['Name'].str.upper(),
    Value=df['Value']+1
)

样本数据的输出：

  Name  Value Duration
0  FOO      2       1s
1  BAR      3       2s
2  BAZ      4       3s