Применение функции с несколькими аргументами для создания нового столбца pandas

Question

Применение функции с несколькими аргументами для создания нового столбца pandas

Я хочу создать новый столбец в pandas фрейм данных путем применения функции к двум существующим столбцам. После этого ответа я смог создать новый столбец, когда мне нужен только один столбец в качестве аргумента:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})



def fx(x):

    return x * x



print(df)

df['newcolumn'] = df.A.apply(fx)

print(df)

однако я не могу понять, как сделать то же самое, когда функция требует нескольких аргументов. Например, как создать новый столбец, передав столбец A и столбец B в функцию ниже?

def fxy(x, y):

    return x * y

1363 5

python pandas

5 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

alko · Accepted Answer · 2013-11-14 13:17:46

кроме того, вы можете использовать базовую функцию numpy:
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
>>> df['new_column'] = np.multiply(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300
или векторизовать произвольную функцию в общем случае:
>>> def fx(x, y):
...     return x*y
...
>>> df['new_column'] = np.vectorize(fx)(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

Roman Pekar · Accepted Answer · 2013-11-14 08:43:35

вы можете пойти с @greenAfrican пример, если это возможно для вас, чтобы переписать функцию. Но если вы не хотите переписывать свою функцию, вы можете обернуть ее в анонимную функцию внутри apply, например:
>>> def fxy(x, y):
...     return x * y

>>> df['newcolumn'] = df.apply(lambda x: fxy(x['A'], x['B']), axis=1)
>>> df
    A   B  newcolumn
0  10  20        200
1  20  30        600
2  30  10        300

greenafrican · Accepted Answer · 2013-11-11 22:17:21

Это решает проблему:
df['newcolumn'] = df.A * df.B
вы также можете сделать:
def fab(row):
  return row['A'] * row['B']

df['newcolumn'] = df.apply(fab, axis=1)

toto_tico · Accepted Answer · 2017-09-13 15:07:09

Если вам нужно создать несколько столбцов сразу:
создать таблицы данных:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
создать функции:
def fab(row):                                                  
    return row['A'] * row['B'], row['A'] + row['B']
добавить новые столбцы:
df['newcolumn'], df['newcolumn2'] = zip(*df.apply(fab, axis=1))

Surya · Accepted Answer · 2016-05-01 22:54:52

еще один чистый синтаксис стиля дикт:
df["new_column"] = df.apply(lambda x: x["A"] * x["B"], axis = 1)
или
df["new_column"] = df["A"] * df["B"]