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How to Apply a Function to Multiple Pandas Dataframe Columns and Create a New Column?

将函数应用于 Pandas Dataframe 的多列

情况如下:定义了一个函数和一个 dataframe,并且目标是将函数应用于数据帧的两个特定列以生成新列。但是,尝试将 apply 方法与该函数一起使用会导致错误。

要解决此问题,有多种方法:

带有列名的 Lambda 表达式

一个简洁易读的解决方案是在 apply 中使用 lambda 表达式方法:

df['col_3'] = df.apply(lambda x: get_sublist(x.col_1, x.col_2), axis=1)

此方法直接使用列名而不是数字索引,从而不易出错。

带有示例数据的示例

考虑示例数据:

df = pd.DataFrame({'ID':['1', '2', '3'], 'col_1': [0, 2, 3], 'col_2':[1, 4, 5]})
mylist = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

运行前面的代码将生成一个新列, col_3,包含所需的结果:

  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]

非标准列名称的方括号

如果列名称包含空格或与现有数据框属性匹配,则使用方括号可以使用:

df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x['col 1'], x['col 2']), axis=1)

以上是如何将函数应用于多个 Pandas Dataframe 列并创建新列?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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