如何在使用 pandas 应用函数时获取应用元素的索引？
how to get the applying element's index while using pandas apply function?
我正在尝试在 pd.DataFrame 上应用一个简单的函数，但在应用时我需要每个元素的索引。
考虑这个 DataFrame:
CLM_1
CLM_1
A
foo
bar
B
bar
foo
C
bar
foo
我想要一个 pd.Series 这样的结果：
A 'A'
B 'B'
C 'D'
Length: 3, dtype: object
我的做法：
我使用了 df.apply(lambda row: row.index, axis=1) 显然没有用。
在索引上使用to_series()：
>>> df.index.to_series()
A A
B B
C C
dtype: object
如果您想在函数中使用索引，您可以将其分配为列，然后应用您需要的任何函数：
df["index"] = df.index
>>> df.apply(lambda row: row["CLM_1"]+row["index"], axis=1)
A fooA
B barB
C barC
dtype: object
我使用了应用行的 name 属性，效果很好！无需向我的 DataFrame 添加更多列。
df.apply(lambda row: row.name, axis=1)
我正在尝试在 pd.DataFrame 上应用一个简单的函数，但在应用时我需要每个元素的索引。
考虑这个 DataFrame:
| CLM_1 | CLM_1 | |
|---|---|---|
| A | foo | bar |
| B | bar | foo |
| C | bar | foo |
我想要一个 pd.Series 这样的结果：
A 'A'
B 'B'
C 'D'
Length: 3, dtype: object
我的做法：
我使用了 df.apply(lambda row: row.index, axis=1) 显然没有用。
在索引上使用to_series()：
>>> df.index.to_series()
A A
B B
C C
dtype: object
如果您想在函数中使用索引，您可以将其分配为列，然后应用您需要的任何函数：
df["index"] = df.index
>>> df.apply(lambda row: row["CLM_1"]+row["index"], axis=1)
A fooA
B barB
C barC
dtype: object
我使用了应用行的 name 属性，效果很好！无需向我的 DataFrame 添加更多列。
df.apply(lambda row: row.name, axis=1)