Python 如何在DataFrame中仅操作属于对象列表的特定元素

我有一个pandas数据框，其中有几列包含对象列表，如下所示：

Index       A             B                  C
0       [1,2,3,]    [4,5,6,...20]      [1,2,3,...,64]
1       [1,2,3,]    [4,5,6,...20]      [1,2,3,...,64]
..
..
n       [1,2,3,]    [4,5,6,...20]      [1,2,3,...,64]

当然，数字仅供参考。我想总结一下，让我们对第一个说“10” 32列“C”的值。我试着用几种方法将apply function用于lambda，但都没有成功。你能帮我吗？

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提前谢谢

不清楚您是否想要：

• 将10添加到C列前32行列表中的所有元素中
• 在C列所有列表的前32个元素中添加10

这两种方法都可以使用

apply

实现，lambda返回一个列表

前者：

df.loc[0:32, 'C'] = df.loc[0:32, 'C'].apply(lambda lst: [x+10 for x in lst])

后者：

df.C = df.C.apply(lambda lst: [x+10 if i < 32 else x for i, x in enumerate(lst)])

df.C=df.C.apply（lambda lst:[x+10，如果i<32，则为x，枚举（lst）中为x）]）

谢谢你，伙计！你跑得真快！对不起，误会了，你是对的。实际上，对于所有行，我想在C列的前32个元素中添加10。所以我认为正确的方法是第二种！没什么大不了的，你用一个的价格得到了两个答案；-）