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1.單列運(yùn)算

在Pandas中，DataFrame的一列就是一個(gè)Series, 可以通過map來對(duì)一列進(jìn)行操作：

df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)

其中l(wèi)ambda函數(shù)中的x代表當(dāng)前元素?？梢允褂昧硗獾暮瘮?shù)來代替lambda函數(shù)，例如：

define square(x):
    return (x ** 2)
df['col2'] = df['col1'].map(square)

2.多列運(yùn)算

要對(duì)DataFrame的多個(gè)列同時(shí)進(jìn)行運(yùn)算，可以使用apply，例如col3 = col1 + 2 * col2:

df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] + 2 * x['col2'], axis=1)

其中x帶表當(dāng)前行，可以通過下標(biāo)進(jìn)行索引。

3.分組運(yùn)算

可以結(jié)合groupby與transform來方便地實(shí)現(xiàn)類似SQL中的聚合運(yùn)算的操作：

df['col3'] = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: (x.sum() - x) / x.count())

在transform函數(shù)中x.sum()與x.count()與SQL類似，計(jì)算的是當(dāng)前group中的和與數(shù)量，還可以將transform的結(jié)果作為一個(gè)一個(gè)映射來使用， 例如：

sumcount = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: x.sum() + x.count())
df['col1'].map(sumcount)

對(duì)col1進(jìn)行一個(gè)map，得到對(duì)應(yīng)的col2的運(yùn)算值。

4.聚合函數(shù)

結(jié)合groupby與agg實(shí)現(xiàn)SQL中的分組聚合運(yùn)算操作，需要使用相應(yīng)的聚合函數(shù)：

df['col2'] = df.groupby('col1').agg({'col1':{'col1_mean': mean, 'col1_sum‘’: sum}, 'col2': {'col2_count': count}})