考虑以下熊猫数据框：
df = pd.DataFrame({'t': [1,2,3], 'x1': [4,5,6], 'x2': [7,8,9]} )
>>> print(df)
t x1 x2
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
我想对那些名称包含字符“ x”的列应用一个函数（例如乘以2）
这可以通过以下方式完成：
df.filter(regex='x').apply(lambda c: 2*c)
但不到位。我的解决方案是：
tmp = df.filter(regex='x')
tmp = tmp.apply(lambda c: 2*c)
tmp['t'] = df['t']
df = tmp
这就增加了更改列顺序的问题。有没有更好的办法？
IIUC您可以执行以下操作：
In [239]: df.apply(lambda x: x*2 if 'x' in x.name else x)
Out[239]:
t x1 x2
0 1 8 14
1 2 10 16
2 3 12 18
更新：
In [258]: df.apply(lambda x: x*2 if 'x' in x.name else x) \
.rename(columns=lambda x: 'ytext_{}_moretext'.format(x[-1]) if 'x' in x else x)
Out[258]:
t ytext_1_moretext ytext_2_moretext
0 1 8 14
1 2 10 16
2 3 12 18
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