.apply()接受一个函数作为第一个形参;传入label_race函数，如下所示:

df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)

你不需要创建一个lambda函数来传递一个函数。

.apply()接受一个函数作为第一个形参;传入label_race函数，如下所示:

df['race_label'] = df.apply(label_race, axis=1)

你不需要创建一个lambda函数来传递一个函数。

因为这是'pandas new column from others'的第一个谷歌结果，这里有一个简单的例子:

import pandas as pd

# make a simple dataframe
df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
df
#    a  b
# 0  1  3
# 1  2  4

# create an unattached column with an index
df.apply(lambda row: row.a + row.b, axis=1)
# 0    4
# 1    6

# do same but attach it to the dataframe
df['c'] = df.apply(lambda row: row.a + row.b, axis=1)
df
#    a  b  c
# 0  1  3  4
# 1  2  4  6

如果你得到SettingWithCopyWarning，你也可以这样做:

fn = lambda row: row.a + row.b # define a function for the new column
col = df.apply(fn, axis=1) # get column data with an index
df = df.assign(c=col.values) # assign values to column 'c'

来源:https://stackoverflow.com/a/12555510/243392

如果你的列名包含空格，你可以使用这样的语法:

df = df.assign(**{'some column name': col.values})

这是apply和assign的文档。

上面的答案是完全有效的，但是存在一个向量化的解决方案，形式为numpy.select。这允许你定义条件，然后定义这些条件的输出，比使用apply更有效:

首先，定义条件:

conditions = [
    df['eri_hispanic'] == 1,
    df[['eri_afr_amer', 'eri_asian', 'eri_hawaiian', 'eri_nat_amer', 'eri_white']].sum(1).gt(1),
    df['eri_nat_amer'] == 1,
    df['eri_asian'] == 1,
    df['eri_afr_amer'] == 1,
    df['eri_hawaiian'] == 1,
    df['eri_white'] == 1,
]

现在，定义相应的输出:

outputs = [
    'Hispanic', 'Two Or More', 'A/I AK Native', 'Asian', 'Black/AA', 'Haw/Pac Isl.', 'White'
]

最后，使用numpy.select:

res = np.select(conditions, outputs, 'Other')
pd.Series(res)

0           White
1        Hispanic
2           White
3           White
4           Other
5           White
6     Two Or More
7           White
8    Haw/Pac Isl.
9           White
dtype: object

为什么要numpy。选择使用而不是应用?下面是一些性能检查:

df = pd.concat([df]*1000)

In [42]: %timeit df.apply(lambda row: label_race(row), axis=1)
1.07 s ± 4.16 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [44]: %%timeit
    ...: conditions = [
    ...:     df['eri_hispanic'] == 1,
    ...:     df[['eri_afr_amer', 'eri_asian', 'eri_hawaiian', 'eri_nat_amer', 'eri_white']].sum(1).gt(1),
    ...:     df['eri_nat_amer'] == 1,
    ...:     df['eri_asian'] == 1,
    ...:     df['eri_afr_amer'] == 1,
    ...:     df['eri_hawaiian'] == 1,
    ...:     df['eri_white'] == 1,
    ...: ]
    ...:
    ...: outputs = [
    ...:     'Hispanic', 'Two Or More', 'A/I AK Native', 'Asian', 'Black/AA', 'Haw/Pac Isl.', 'White'
    ...: ]
    ...:
    ...: np.select(conditions, outputs, 'Other')
    ...:
    ...:
3.09 ms ± 17 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

使用numpy。Select极大地提高了性能，并且随着数据的增长，差异只会增加。

还有另一种(易于推广的)方法，其基础是pandas.DataFrame.idxmax。首先，易于概括的序言。

# Indeed, all your conditions boils down to the following
_gt_1_key = 'two_or_more'
_lt_1_key = 'other'

# The "dictionary-based" if-else statements
labels = {
    _gt_1_key     : 'Two Or More',
    'eri_hispanic': 'Hispanic',
    'eri_nat_amer': 'A/I AK Native',
    'eri_asian'   : 'Asian',
    'eri_afr_amer': 'Black/AA',
    'eri_hawaiian': 'Haw/Pac Isl.',
    'eri_white'   : 'White',  
    _lt_1_key     : 'Other',
}

# The output-driving 1-0 matrix
mat = df.filter(regex='^eri_').copy()  # `~.copy` to avoid `SettingWithCopyWarning`

．.． 最后，以向量化的方式:

mat[_gt_1_key] = gt1 = mat.sum(axis=1)
mat[_lt_1_key] = gt1.eq(0).astype(int)
race_label     = mat.idxmax(axis=1).map(labels)

在哪里

>>> race_label
0           White
1        Hispanic
2           White
3           White
4           Other
5           White
6     Two Or More
7           White
8    Haw/Pac Isl.
9           White
dtype: object

那是一只熊猫。您可以轻松地在df中托管系列实例，即df['race_label'] = race_label。

好的，这有两个步骤——第一步是写一个函数来做你想要的转换——我已经根据你的伪代码把一个例子放在一起了:

def label_race (row):
   if row['eri_hispanic'] == 1 :
      return 'Hispanic'
   if row['eri_afr_amer'] + row['eri_asian'] + row['eri_hawaiian'] + row['eri_nat_amer'] + row['eri_white'] > 1 :
      return 'Two Or More'
   if row['eri_nat_amer'] == 1 :
      return 'A/I AK Native'
   if row['eri_asian'] == 1:
      return 'Asian'
   if row['eri_afr_amer']  == 1:
      return 'Black/AA'
   if row['eri_hawaiian'] == 1:
      return 'Haw/Pac Isl.'
   if row['eri_white'] == 1:
      return 'White'
   return 'Other'

您可能想要回顾一下这一点，但它似乎做到了这一点——注意，进入函数的参数被认为是一个标记为“row”的Series对象。

接下来，使用pandas中的apply函数来应用该函数。

df.apply (lambda row: label_race(row), axis=1)

请注意axis=1说明符，这意味着应用程序是在行级别而不是列级别上完成的。结果如下:

0           White
1        Hispanic
2           White
3           White
4           Other
5           White
6     Two Or More
7           White
8    Haw/Pac Isl.
9           White

如果您对这些结果感到满意，那么再次运行它，将结果保存到原始数据框架中的一个新列中。

df['race_label'] = df.apply (lambda row: label_race(row), axis=1)

生成的数据框架是这样的(向右滚动可以看到新列):

      lname   fname rno_cd  eri_afr_amer  eri_asian  eri_hawaiian   eri_hispanic  eri_nat_amer  eri_white rno_defined    race_label
0      MOST    JEFF      E             0          0             0              0             0          1       White         White
1    CRUISE     TOM      E             0          0             0              1             0          0       White      Hispanic
2      DEPP  JOHNNY    NaN             0          0             0              0             0          1     Unknown         White
3     DICAP     LEO    NaN             0          0             0              0             0          1     Unknown         White
4    BRANDO  MARLON      E             0          0             0              0             0          0       White         Other
5     HANKS     TOM    NaN             0          0             0              0             0          1     Unknown         White
6    DENIRO  ROBERT      E             0          1             0              0             0          1       White   Two Or More
7    PACINO      AL      E             0          0             0              0             0          1       White         White
8  WILLIAMS   ROBIN      E             0          0             1              0             0          0       White  Haw/Pac Isl.
9  EASTWOOD   CLINT      E             0          0             0              0             0          1       White         White