pandas，应用作为数据框行条目的 args

Question

我有一个 pandas 数据框 'df' 有两列 'A' 和 'B'，我有一个有两个参数的函数

def myfunction(B, A):
    # do something here to get the result
    return result

我想使用 'apply' 函数

将它逐行应用于 df

df['C'] = df['B'].apply(myfunction, args=(df['A'],))

但我收到错误

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这是怎么回事，好像整个系列都是df['A']！不仅仅是该系列的行条目。

Answer 1

我认为你需要：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6]})

print (df)
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

def myfunction(B, A):
    #some staff  
    result = B + A 
    # do something here to get the result
    return result

df['C'] = df.apply(lambda x: myfunction(x.B, x.A), axis=1)
print (df)
   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

或者：

def myfunction(x):

    result = x.B + x.A
    # do something here to get the result
    return result

df['C'] = df.apply(myfunction, axis=1)
print (df)
   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

Answer 2

我会再添加一种方法，当您需要将所有列传递给函数时，它可能会很有用。

我们认为根据pandas.DataFrame.apply docs: 传递给函数的对象是Series对象。所以我们将 pd.Series 转换为 list。然后使用 * 运算符解压它，而我们的函数调用 .

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6]})

print (df)
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

def myfunction(B, A):
    #some staff  
    result = B + A 
    # do something here to get the result
    return result

df['C'] = df.apply(lambda x: myfunction(*x.to_list()), axis=1)
print (df)
   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

pandas，应用作为数据框行条目的 args

pandas, apply with args which are dataframe row entries

python

args

apply

pandas