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)

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

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。

我假设你不想改变get_subblist函数，而只是想使用DataFrame的apply方法来完成这项工作。为了得到你想要的结果，我写了两个帮助函数:get_sublist_list和unlist。正如函数名所示，首先获取子列表的列表，然后从该列表中提取子列表。最后，我们需要调用apply函数将这两个函数应用到df[['col_1'，'col_2']]数据帧。

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]

def get_sublist_list(cols):
    return [get_sublist(cols[0],cols[1])]

def unlist(list_of_lists):
    return list_of_lists[0]

df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(get_sublist_list,axis=1).apply(unlist)

df

如果不使用[]将get_sublist_list函数括起来，则get_sublist_list函数将返回一个普通列表，它将引发ValueError: could not broadcast input array from shape(3)到shape(2)，正如@Ted Petrou所提到的那样。

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]

从apply返回一个列表是一个危险的操作，因为结果对象不能保证是Series或DataFrame。在某些情况下可能会提出例外。让我们来看一个简单的例子:

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 5, (5,3)),
                  columns=['a', 'b', 'c'])
df
   a  b  c
0  4  0  0
1  2  0  1
2  2  2  2
3  1  2  2
4  3  0  0

从apply返回列表有三种可能的结果

1)如果返回的列表长度不等于列数，则返回一系列列表。

df.apply(lambda x: list(range(2)), axis=1)  # returns a Series
0    [0, 1]
1    [0, 1]
2    [0, 1]
3    [0, 1]
4    [0, 1]
dtype: object

2)当返回列表的长度等于 然后返回一个DataFrame，每个列都得到 列表中对应的值。

df.apply(lambda x: list(range(3)), axis=1) # returns a DataFrame
   a  b  c
0  0  1  2
1  0  1  2
2  0  1  2
3  0  1  2
4  0  1  2

3)如果返回的列表长度等于第一行的列数，但至少有一行的列表元素数与列数不同，将引发ValueError。

i = 0
def f(x):
    global i
    if i == 0:
        i += 1
        return list(range(3))
    return list(range(4))

df.apply(f, axis=1) 
ValueError: Shape of passed values is (5, 4), indices imply (5, 3)

胡乱回答问题

使用带有axis=1的apply非常慢。使用基本的迭代方法可以获得更好的性能(特别是在较大的数据集上)。

创建更大的数据框架

df1 = df.sample(100000, replace=True).reset_index(drop=True)

计时

# apply is slow with axis=1
%timeit df1.apply(lambda x: mylist[x['col_1']: x['col_2']+1], axis=1)
2.59 s ± 76.8 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

# zip - similar to @Thomas
%timeit [mylist[v1:v2+1] for v1, v2 in zip(df1.col_1, df1.col_2)]  
29.5 ms ± 534 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

@Thomas回答

%timeit list(map(get_sublist, df1['col_1'],df1['col_2']))
34 ms ± 459 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)