如何将函数应用于两列Pandas数据帧
如何将函数应用于两列Pandas数据帧
提问于 2012-11-11 21:48:53
假设我有一个包含'ID', 'col_1', 'col_2'列的df。我定义了一个函数：
f = lambda x, y : my_function_expression。
现在，我想将f应用于df的两个列'col_1', 'col_2'，以逐个元素地计算一个新列'col_3'，类似于：
df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(f)
# Pandas gives : TypeError: ('<lambda>() takes exactly 2 arguments (1 given)'怎么办？
**添加细节示例如下*
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'col_1': [0,2,3], 'col_2':[1,4,5]})
mylist = ['a','b','c','d','e','f']
def get_sublist(sta,end):
return mylist[sta:end+1]
#df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(get_sublist,axis=1)
# expect above to output df as below
ID col_1 col_2 col_3
0 1 0 1 ['a', 'b']
1 2 2 4 ['c', 'd', 'e']
2 3 3 5 ['d', 'e', 'f']回答 14
Stack Overflow用户
发布于 2012-11-12 09:39:10
这是一个在数据帧上使用apply的示例，我用axis = 1调用它。
请注意，不同之处在于，不是尝试将两个值传递给函数f，而是重写该函数以接受pandas Series对象，然后对Series进行索引以获取所需的值。
In [49]: df
Out[49]:
0 1
0 1.000000 0.000000
1 -0.494375 0.570994
2 1.000000 0.000000
3 1.876360 -0.229738
4 1.000000 0.000000
In [50]: def f(x):
....: return x[0] + x[1]
....:
In [51]: df.apply(f, axis=1) #passes a Series object, row-wise
Out[51]:
0 1.000000
1 0.076619
2 1.000000
3 1.646622
4 1.000000根据您的用例，有时创建一个pandas group对象，然后在组上使用apply会很有帮助。
Stack Overflow用户
发布于 2018-10-17 20:22:47
在Pandas中有一种简洁的、一行的方式来完成这项工作：
df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x.col_1, x.col_2), axis=1)这允许f成为具有多个输入值的用户定义函数，并使用(安全的)列名而不是(不安全的)数字索引来访问列。
带数据的示例(基于原始问题)：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID':['1', '2', '3'], 'col_1': [0, 2, 3], 'col_2':[1, 4, 5]})
mylist = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
def get_sublist(sta,end):
return mylist[sta:end+1]
df['col_3'] = df.apply(lambda x: get_sublist(x.col_1, x.col_2), axis=1)print(df)的输出
ID col_1 col_2 col_3
0 1 0 1 [a, b]
1 2 2 4 [c, d, e]
2 3 3 5 [d, e, f]如果您的列名包含空格或与现有的dataframe属性共享一个名称，则可以使用方括号进行索引：
df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x['col 1'], x['col 2']), axis=1)Stack Overflow用户
发布于 2016-09-01 05:39:46
一个简单的解决方案是：
df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(lambda x: f(*x), axis=1)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/13331698
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