一个简单的解决方案是:

df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(lambda x: f(*x), axis=1)

下面是一个在dataframe上使用apply的例子，我用axis = 1调用它。

注意，不同之处在于，不是试图将两个值传递给函数f，而是重写函数以接受pandas Series对象，然后对Series进行索引以获得所需的值。

In [49]: df
Out[49]: 
          0         1
0  1.000000  0.000000
1 -0.494375  0.570994
2  1.000000  0.000000
3  1.876360 -0.229738
4  1.000000  0.000000

In [50]: def f(x):    
   ....:  return x[0] + x[1]  
   ....:  

In [51]: df.apply(f, axis=1) #passes a Series object, row-wise
Out[51]: 
0    1.000000
1    0.076619
2    1.000000
3    1.646622
4    1.000000

根据您的用例，有时创建pandas组对象，然后在组上使用apply是有帮助的。

另一个选项是df.itertuples()(通常比df.iterrows()更快，由文档和用户测试推荐):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([range(4) for _ in range(4)], columns=list("abcd"))

df
    a   b   c   d
0   0   1   2   3
1   0   1   2   3
2   0   1   2   3
3   0   1   2   3


df["e"] = [sum(row) for row in df[["b", "d"]].itertuples(index=False)]

df
    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1   0   1   2   3   4
2   0   1   2   3   4
3   0   1   2   3   4

因为itertuples返回一个namedtuples的Iterable，你可以通过列名(又名点表示法)和索引来访问元组元素:

b, d = row
b = row.b
d = row[1]

我相信这不会像使用Pandas或Numpy操作的解决方案那么快，但如果你不想重写你的函数，你可以使用map。使用原始示例数据-

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'col_1': [0,2,3], 'col_2':[1,4,5]})
mylist = ['a','b','c','d','e','f']

def get_sublist(sta,end):
    return mylist[sta:end+1]

df['col_3'] = list(map(get_sublist,df['col_1'],df['col_2']))
#In Python 2 don't convert above to list

我们可以通过这种方式向函数传递任意数量的参数。输出就是我们想要的

ID  col_1  col_2      col_3
0  1      0      1     [a, b]
1  2      2      4  [c, d, e]
2  3      3      5  [d, e, f]

你写f的方法需要两个输入。如果你看一下错误消息，它说你没有为f提供两个输入，只有一个。错误信息是正确的。 不匹配是因为df[['col1'，'col2']]返回一个有两列的数据帧，而不是两个独立的列。

你需要改变你的f，让它只接受一个输入，保持上面的数据帧作为输入，然后在函数体中把它分解成x,y。然后执行所需的操作并返回一个值。

你需要这个函数签名，因为语法是。apply(f) f需要取一个= dataframe的东西，而不是当前f所期望的两个东西。

由于你没有提供f的主体，我不能提供更多的细节-但这应该提供了出路，而不需要从根本上改变你的代码或使用一些其他方法而不是应用

我要投票支持np。vectorize。它允许你只拍摄x个列，而不处理函数中的数据帧，所以它非常适合你不控制的函数，或者做一些像发送2列和一个常数到一个函数(即col_1, col_2， 'foo')。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'col_1': [0,2,3], 'col_2':[1,4,5]})
mylist = ['a','b','c','d','e','f']

def get_sublist(sta,end):
    return mylist[sta:end+1]

#df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(get_sublist,axis=1)
# expect above to output df as below 

df.loc[:,'col_3'] = np.vectorize(get_sublist, otypes=["O"]) (df['col_1'], df['col_2'])


df

ID  col_1   col_2   col_3
0   1   0   1   [a, b]
1   2   2   4   [c, d, e]
2   3   3   5   [d, e, f]