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python的pandas庫怎么對某一列的每個數據進行切片呢?
2023-05-08
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為了簡化操作和分析大量數據，Python提供了一個強大的數據處理庫Pandas。 Pandas是Python中最受歡迎的數據處理工具之一，它提供了高效的數據結構和各種數據操作方法。

當我們需要對一列中每個數據進行切片時，可以使用Pandas的DataFrame對象的apply()方法。下面將介紹如何使用Pandas對某一列的每個數據進行切片。

首先，我們需要導入Pandas庫：

import pandas as pd

接著，我們創建一個包含數據的DataFrame對象：

data = {'name': ['John', 'Mary', 'Bob', 'Alice'],
        'age': [25, 30, 20, 35],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

我們可以使用head()方法來查看前幾行的數據：

print(df.head())

輸出結果為：

    name  age      city
0   John   25  New York
1   Mary   30     Paris
2    Bob   20    London
3  Alice   35     Tokyo

現在假設我們需要對年齡列中的數據進行切片，例如只保留年齡的十位數。我們可以使用apply()方法并傳遞一個函數來實現這個功能：

def slice_age(age):
    return int(str(age)[1])

df['age'] = df['age'].apply(slice_age)

print(df)

輸出結果為：

    name  age      city
0   John    5  New York
1   Mary    0     Paris
2    Bob    0    London
3  Alice    5     Tokyo

可以看到，年齡列中的數據已被切片并只顯示了十位數。

在上面的代碼示例中，我們首先定義了一個名為slice_age()的函數來進行切片操作。這個函數接受一個參數age，并將它轉換為字符串、切片、再轉換為整數類型，并且返回結果。

然后，我們使用apply()方法來將這個函數應用于DataFrame對象的age列中的每個數據。最后，我們將修改后的數據存儲回原DataFrame對象中。

總結一下，要對Pandas DataFrame對象中某一列的每個數據進行切片操作，我們可以使用apply()方法并傳遞一個自定義函數來實現。該函數接收列中每個數據作為參數，并返回對該數據執行切片操作后的結果。


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