将.apply（）与1 df列一起使用

Question

我在python / pandas中有一个带有多个列的df，并且想要做df.apply（some_function），将列的一个子集传递给'some_function'。做这个的最好方式是什么？

Answer 1

申请之前的子集

In [151]: df = DataFrame(randn(10,3),columns=list('ABC'))

In [152]: df

Out[152]: 

          A         B         C

0 -0.071947 -0.243518 -0.188782

1 -1.028449  0.525397  1.629097

2  0.302620 -0.530769 -2.039222

3  0.484875 -0.840589 -1.006550

4  0.915714  0.631991  0.044289

5 -1.444943 -0.603629  0.552810

6 -0.113523  0.242165  1.309373

7 -0.676176  2.827214  0.223679

8 -0.467043  0.324336 -0.704214

9  0.329897 -0.121696  1.810813

In [153]: df[['A','B']].apply(sum)

Out[153]: 

A   -1.768975

B    2.210902

dtype: float64

In [154]: df[['A','B']].apply(lambda x: x.sum())

Out[154]: 

A   -1.768975

B    2.210902

dtype: float64

第二部分，按行应用，返回A和B列中元素的“和”。您几乎可以申请任何所需的东西。

In [21]: df = DataFrame(dict(A = 'foo', B = 'bar', C = 'bah'),index=range(5))

In [22]: df.loc[[3,4],'C'] = 'bah2'

In [23]: df

Out[23]: 

     A    B     C

0  foo  bar   bah

1  foo  bar   bah

2  foo  bar   bah

3  foo  bar  bah2

4  foo  bar  bah2

In [24]: df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'] if x['C'] == 'bah' else x['A'] + x['C'],axis=1)

Out[24]: 

0     foobar

1     foobar

2     foobar

3    foobah2

4    foobah2

dtype: object