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]

有两种简单的方法: 比方说，我们想在名为col_sum的输出列中求col1和col2的和

方法1

f = lambda x : x.col1 + x.col2
df['col_sum'] = df.apply(f, axis=1)

方法2

def f(x):
    x['col_sum'] = x.col_1 + col_2
    return x
df = df.apply(f, axis=1)

当一些复杂的函数必须应用到数据帧时，应该使用方法2。当需要多列输出时，也可以使用方法2。

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]

一个有趣的问题!我的回答如下:

import pandas as pd

def sublst(row):
    return lst[row['J1']:row['J2']]

df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'J1': [0,2,3], 'J2':[1,4,5]})
print df
lst = ['a','b','c','d','e','f']

df['J3'] = df.apply(sublst,axis=1)
print df

输出:

  ID  J1  J2
0  1   0   1
1  2   2   4
2  3   3   5
  ID  J1  J2      J3
0  1   0   1     [a]
1  2   2   4  [c, d]
2  3   3   5  [d, e]

我将列名更改为ID,J1,J2,J3，以确保ID < J1 < J2 < J3，因此列以正确的顺序显示。

再简单说一下:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'J1': [0,2,3], 'J2':[1,4,5]})
print df
lst = ['a','b','c','d','e','f']

df['J3'] = df.apply(lambda row:lst[row['J1']:row['J2']],axis=1)
print df

您正在寻找的方法是Series.combine。 然而，在数据类型方面似乎需要多加注意。 在您的示例中，您会(就像我在测试答案时那样)天真地调用

df['col_3'] = df.col_1.combine(df.col_2, func=get_sublist)

但是，这会抛出错误:

ValueError: setting an array element with a sequence.

我最好的猜测是，它似乎期望结果与调用方法的系列(df。col_1这里)。然而，以下工作:

df['col_3'] = df.col_1.astype(object).combine(df.col_2, func=get_sublist)

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]

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