如何解决处理多列时 Pandas“apply”函数中的错误？

Pandas 'apply' 函数处理多列时出现问题？

Pandas 库提供了 'apply' 函数用于逐行转换，包括涉及多列的操作。但是，用户在尝试访问函数中的特定列时可能会遇到问题。

问题中举例说明了一个此类问题，其中用户尝试应用采用两个标量值（“a”和“ c') 作为其输入。但是，错误消息表明名称“a”无法识别。

此问题的解决方案在于使用正确的语法在“apply”函数中引用列。用户必须将其括在方括号（“[”和“]”）中，而不是使用裸列名称（“a”）。例如，要访问 'a' 列，应将其写为 'row['a']'。

修改后的代码：

<code class="python">df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1)</code>

其他注意事项：

定义与“apply”一起使用的自定义函数时，确保它在正确的数据类型上运行非常重要。在提供的更新示例中，定义“my_test”函数来计算 DataFrame 中所有行的输入值（“a”）与“a”列之间的累积差值。这要求 'a' 和 'df'a'' 都是数值。

替代语法：

为了方便起见，Pandas 为 'apply' 提供了替代语法' 在多列上操作时。通过将列名称指定为函数的参数，可以在函数内直接访问列值。

示例：

<code class="python">def my_test2(row):
    return row['a'] % row['c']

df['Value'] = df.apply(my_test2, axis=1)</code>

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