Question

我有名称，FDR％，年龄，FCR％，收入等列。我想选择字符串匹配'％'的列并乘以100。最后，我想返回带有'％'的整个数据框列值更改。我尝试如下：

df_final=df_1.filter(like='%', axis=1).apply(lambda x:x*100)
df_final

这只是返回子集，即按FDR％和FCR％操作的列。我需要返回带有相应更改的整个数据框。

还有没有更好的方法来实现相同目标？

Answer 1

您可以从filter返回的DataFrame中选择列，并从100返回多个列：

df_1 = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdef'),
         'FDR%':[4,5,4,5,5,4],
         'C':[7,8,9,4,2,3],
         'FCR%':[1,3,5,7,1,0],
         'E':[5,3,6,9,2,4],
})

cols = df_1.filter(like='%').columns
df_1[cols] *= 100
print (df_1)
   A  FDR%  C  FCR%  E
0  a   400  7   100  5
1  b   500  8   300  3
2  c   400  9   500  6
3  d   500  4   700  9
4  e   500  2   100  2
5  f   400  3     0  4

或使用Series.str.contains或Series.str.endswith使用掩码，并选择带有DataFrame.loc的列：

mask = df_1.columns.str.contains('%')
#alternative
#mask = df_1.columns.str.endswith('%')
df_1.loc[:, mask] *= 100

通知：

apply此处的倍数是错误的选择，因为在内部循环很慢。快速解决方案仅是标量的倍数。

熊猫apply（）：如何根据字符串匹配将选定的列相乘并返回完整的数据框

1 个答案: