假设我有一个df,它的列是" ID " " col_1 " " col_2 "我定义了一个函数:

F = x, y: my_function_expression。

现在我想应用f到df的两个列'col_1', 'col_2'来逐个元素计算一个新列'col_3',有点像:

df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(f)  
# Pandas gives : TypeError: ('<lambda>() takes exactly 2 arguments (1 given)'

怎么办?

**添加详细示例如下***

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 

  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']

当前回答

我举个例子来回答你的问题:

def get_sublist(row, col1, col2):
    return mylist[row[col1]:row[col2]+1]
df.apply(get_sublist, axis=1, col1='col_1', col2='col_2')

其他回答

我举个例子来回答你的问题:

def get_sublist(row, col1, col2):
    return mylist[row[col1]:row[col2]+1]
df.apply(get_sublist, axis=1, col1='col_1', col2='col_2')

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。

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]

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)