pandas 对 column 使用函数

有时候我们需要对column的每一列使用函数。这个时候可以使用 lambda 语法。

举个例子，有如下的dataframe

其中df['date']的每个元素都是Timestamp类型。

我们现在想把这一列都转换为datetime.date类型。

对于单独的元素可以使用方法

但是现在我们想转换df['date']的所有元素。可以用以下方法：

在Pandas的DataFrame中添加一行或者一列，添加行有 df.loc[] 以及 df.append() 这两种方法，添加列有 df[] 和 df.insert() 两种方法， 下面对这几种方法的使用进行简单介绍。

采用 loc[] 方法多适用于对空的dataframe循环遍历添加行，这样索引可以从0开始直到数据结果，不会存在索引冲突的问题。

不过在使用insert的过程中发现 454: DeprecationWarning: `input_splitter` is deprecated since IPython 7.0, prefer `input_transformer_manager`. status, indent_spaces = self.shell.input_splitter.check_complete(code) 这个提示，猜测是有别的地方出问题了，还需要调试。

主要参考资料：

因为你引用g.col[1:]的时候index没有变化，1,2,3,4对应的还是1,3,5,7。只是少了row 0 而已这样你用g.col[1:] - g.col[:]的时候，相减的并不是你想象的, pandas会找相同的index做运算。所以1,2,3,4位置对应的值都一长肌拜可之玖瓣雪抱磨样，减完就是0。row 0位置没有可以减的，就是NaN。所以最后你得到Nan, 0,0,0,0. 使用shift可以把value沿着index往下Shift。

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