将函数应用于两列并将输出映射到新列[重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】将函数应用于两列并将输出映射到新列[重复]

【英文标题】：Apply function to two columns and map the output to a new column [duplicate]

【发布时间】：2020-05-06 20:01:31

【问题描述】：

我是熊猫新手。想知道如何将函数应用于数据框中的两列，并将函数的输出映射到数据框中的新列。使用 pandas 语法是否完全有可能，或者我应该求助于原生 Python 来迭代数据框列中的行以生成新列？

a b

1 2
3 1
2 9

问题是如何得到，例如，新列 c 中两个数字的乘积

a b c

1 2 2
3 1 3
2 9 18

【问题讨论】：

是的，你可以用 pandas 做到这一点

df['c'] = df['a'] * df['b']

@MykolaZotko 我相信乘法只是一个例子。 OP 有一个功能，并希望使用apply 应用它。

【参考方案1】：

您可以使用 pandas 执行以下操作

import pandas as pd

def func(r):
    return r[0]*r[1]

df = pd.DataFrame('a':[1,2,3], 'b':[4,5,6])
df['c'] = df.apply(func, axis = 1)

另外，这里是官方文档https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html

【讨论】：

apply + lambda 是一种不好的做法。只是说。

谢谢，@harvpan，我的错，不再是 lambda

【参考方案2】：

harvpan 的评论显示了实现您的特定示例的最简单方法，但这是执行您所要求的通用方法：

def functionUsedInApply(row):
    """ The function logic for the apply function comes here. 

    row: A Pandas Series containing the a row in df.
    """
    return row['a'] * row['b']

def functionUsedInMap(value):
    """ This function is used in the map after the apply.
    For this example, if the value is larger than 5, 
    return the cube, otherwise, return the square.     

    value: a value of whatever type is returned by functionUsedInApply.
    """
    if value > 5:
        return value**3
    else:
        return value**2

df['new_column_name'] = df.apply(functionUsedInApply,axis=1).map(functionUsedInMap)

上面的函数首先将 a 列和 b 列相加，然后在 a+b 5 时返回该值的立方。

【参考方案3】：

你可以用熊猫做。

例如：

def funcMul(row):
    return row['a']*row['b']

那么，

df['c'] = df.apply(funcMul,1)

输出：

    a   b   c
0   1   2   2
1   3   1   3
2   2   9   18

【讨论】：

+ 用于将行而不是参数传递给函数。