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如何在数据帧每一行上运行函数,同时使用数据帧中的多个参数,并在列表中输出新的数据帧

在数据帧每一行上运行函数,同时使用数据帧中的多个参数,并在列表中输出新的数据帧的方法如下:

  1. 首先,我们需要导入所需的库和模块,例如pandas和numpy。
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建一个示例数据帧,包含多个参数列。
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data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义一个函数,该函数将在数据帧的每一行上运行,并使用数据帧中的多个参数。
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def my_function(row, param1, param2):
    result = row['A'] * param1 + row['B'] * param2
    return result
  1. 使用apply方法将函数应用于数据帧的每一行,并将结果存储在新的列中。
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df['D'] = df.apply(lambda row: my_function(row, 2, 3), axis=1)

在这个例子中,我们将函数my_function应用于数据帧df的每一行,同时使用参数param1=2和param2=3。函数根据每一行的'A'和'B'列的值计算结果,并将结果存储在新的列'D'中。

最后,我们可以打印输出新的数据帧。

代码语言:txt
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print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A   B    C   D
0  1  10  100  26
1  2  20  200  56
2  3  30  300  86
3  4  40  400  116
4  5  50  500  146

这个例子展示了如何在数据帧每一行上运行函数,并使用数据帧中的多个参数,最后将结果存储在新的数据帧中。

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