python pandas-将带有两个参数的函数应用于列

Posted 2023-03-11

【中文标题】python pandas-将带有两个参数的函数应用于列

【英文标题】：python pandas- apply function with two arguments to columns

【发布时间】：2016-03-20 15:53:56

【问题描述】：

你能用两个不同列中的值作为参数创建一个 python pandas 函数吗？

如果两列的值在同一范围内，我有一个返回 1 的函数。否则返回 0：

def segmentMatch(RealTime, ResponseTime):
    if RealTime <= 566 and ResponseTime <= 566:
        matchVar = 1
    elif 566 < RealTime <= 1132 and 566 < ResponseTime <= 1132:
        matchVar = 1
    elif 1132 < RealTime <= 1698 and 1132 < ResponseTime <= 1698:
        matchVar = 1
    else:
        matchVar = 0
    return matchVar

我希望第一个参数 RealTime 成为我的数据框中的一列，这样函数将获取该列中每一行的值。例如RealTime 是 df['TimeCol']，第二个参数是 df['ResponseCol']`。我希望结果是数据框中的一个新列。我遇到了severalthreads，他们回答了类似的问题，但看起来这些参数是变量，而不是数据框行中的值。

我尝试了以下方法，但没有成功：

df['NewCol'] = df.apply(segmentMatch, args=(df['TimeCol'], df['ResponseCol']), axis=1)

【参考方案1】：

执行此操作的chain-friendly 方式是通过assign()：

df.assign( NewCol = lambda x: segmentMatch(x['TimeCol'], x['ResponseCol']) )

【参考方案2】：

如果您在外部定义函数，则实际上并不需要 lambda 函数：

def segmentMatch(vec):
    RealTime = vec[0]
    ResponseTime = vec[1]
    if RealTime <= 566 and ResponseTime <= 566:
        matchVar = 1
    elif 566 < RealTime <= 1132 and 566 < ResponseTime <= 1132:
        matchVar = 1
    elif 1132 < RealTime <= 1698 and 1132 < ResponseTime <= 1698:
        matchVar = 1
    else:
        matchVar = 0
    return matchVar

df['NewCol'] = df[['TimeCol', 'ResponseCol']].apply(segmentMatch, axis=1)

如果“segmentMatch”要返回一个包含 2 个值的向量，您可以执行以下操作：

def segmentMatch(vec):
    ......
    return pd.Series((matchVar1, matchVar2)) 

df[['NewCol', 'NewCol2']] = df[['TimeCol','ResponseCol']].apply(segmentMatch, axis=1)

【参考方案3】：

为什么不这样做呢？

df['NewCol'] = df.apply(lambda x: segmentMatch(x['TimeCol'], x['ResponseCol']), axis=1)

我们现在不是像您的示例那样尝试将列作为参数传递，而是简单地将每行中的适当条目作为参数传递，并将结果存储在'NewCol'。

【讨论】：

谢谢！我什至可以将它与参数一起使用！尝试在没有 lambda 函数的情况下执行此操作，但无法找到解决方法:)

@N.Wouda 您能否解释一下您在上面的回答中发生了什么？ lambda 表达式参数 x 的值是多少？看起来这将是我的数据框名称 df，但是我从来不需要这样定义它，所以我有点困惑。谢谢

@mmTmmR 是的，df 将是您的 DataFrame。根据documentation，x 的值是 pandas 行。 df 的使用更像是一种约定，就像任何其他名称一样。 x 也是如此。

4 小时的互联网搜索，我几乎创建了新帖子。这是一个很好的解决方案，有助于在传递多个参数时以及在 if 语句中使用布尔运算符时避免错误

...axis=1 ...我把头撞在桌子上 45 分钟，直到我看到！谢谢！