如何在熊猫身上做到这一点:
我在单个文本列上有一个函数extract_text_features，返回多个输出列。具体来说，该函数返回6个值。
该函数可以工作，但是似乎没有任何合适的返回类型(pandas DataFrame/ numpy数组/ Python列表)，以便输出可以正确分配df。Ix [:，10:16] = df.textcol.map(extract_text_features)
所以我认为我需要回落到迭代与df.iterrows()，按此?
更新: 使用df.iterrows()迭代至少要慢20倍，因此我放弃并将该函数分解为6个不同的.map(lambda…)调用。
更新2:这个问题是在v0.11.0版本被问到的，在可用性df之前。在v0.16中改进了Apply或添加了df.assign()。因此，很多问题和答案都不太相关。
当前回答
def extract_text_features(feature):
...
...
return pd.Series((feature1, feature2))
df[['NewFeature1', 'NewFeature1']] = df[['feature']].apply(extract_text_features, axis=1)
在这里，具有单个特征的a数据帧被转换为两个新特征。 你也可以试试这个。
其他回答
这是我过去所做的
df = pd.DataFrame({'textcol' : np.random.rand(5)})
df
textcol
0 0.626524
1 0.119967
2 0.803650
3 0.100880
4 0.017859
df.textcol.apply(lambda s: pd.Series({'feature1':s+1, 'feature2':s-1}))
feature1 feature2
0 1.626524 -0.373476
1 1.119967 -0.880033
2 1.803650 -0.196350
3 1.100880 -0.899120
4 1.017859 -0.982141
为完整性而编辑
pd.concat([df, df.textcol.apply(lambda s: pd.Series({'feature1':s+1, 'feature2':s-1}))], axis=1)
textcol feature1 feature2
0 0.626524 1.626524 -0.373476
1 0.119967 1.119967 -0.880033
2 0.803650 1.803650 -0.196350
3 0.100880 1.100880 -0.899120
4 0.017859 1.017859 -0.982141
这对我来说很管用:
import pandas as pd
import numpy as np
future = pd.DataFrame(
pd.date_range('2022-09-01',periods=360),
columns=['date']
)
def featurize(datetime):
return pd.Series({
'month':datetime.month,
'year':datetime.year,
'dayofweek':datetime.dayofweek,
'dayofyear':datetime.dayofyear
})
future.loc[
:,['month','year','dayofweek','dayofyear']
] = future.date.apply(featurize)
future.head()
输出:
date month year dayofweek dayofyear
0 2022-09-01 9 2022 3 244
1 2022-09-02 9 2022 4 245
2 2022-09-03 9 2022 5 246
3 2022-09-04 9 2022 6 247
4 2022-09-05 9 2022 0 248
你可以返回整行而不是值:
df = df.apply(extract_text_features,axis = 1)
函数在哪里返回行
def extract_text_features(row):
row['new_col1'] = value1
row['new_col2'] = value2
return row
对于95%的用例来说，这是正确且最简单的方法:
>>> df = pd.DataFrame(zip(*[range(10)]), columns=['num'])
>>> df
num
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
>>> def example(x):
... x['p1'] = x['num']**2
... x['p2'] = x['num']**3
... x['p3'] = x['num']**4
... return x
>>> df = df.apply(example, axis=1)
>>> df
num p1 p2 p3
0 0 0 0 0
1 1 1 1 1
2 2 4 8 16
3 3 9 27 81
4 4 16 64 256
在2020年，我使用apply()参数result_type='expand'
applied_df = df.apply(lambda row: fn(row.text), axis='columns', result_type='expand')
df = pd.concat([df, applied_df], axis='columns')
