Iterrow()只将最后一个值赋给列.如何迭代分配

Question

我有一个这样的数据帧：

name:   ...  line: 
bobo    ...   10
amy     ...   5
amanda  ...   15

我正在使用以下代码：

def test_function(df_test, column_name):

for index, row in df_test.iterrows():

input = row[column_name]
df_test['col1'] = input * 1
df_test['col2'] = input * 5
df_test['col3'] = input * 10

return df_test

我希望col1、col2和col3的每个结果列都有基于其行['column_name]的值，但它们都被分配了最后一个值，而不是迭代分配。

我正在调用函数：

test_function(df_test, 'line')

当前返回的内容：

name:   ...  line: col1: col2: col3:
bobo    ...   10    15    75    150 
amy     ...   5     15    75    150
amanda  ...   15    15    75    150

我想要退货：

name:   ...  line: col1: col2: col3:
bobo    ...   10    10    50    100 
amy     ...   5     5    25    50
amanda  ...   15    15    75    150

有人知道我做错了什么吗？

谢谢！

Answer 1

在for循环的每次迭代中都要重新分配整个列。分配时需要同时指定索引和列。试试这个：

def test_function(df_test, column_name):
for i in df.index:
df_test.at[i, "col1"] = df_test.at[i, column_name]
df_test.at[i, "col2"] = df_test.at[i, column_name]*5
df_test.at[i, "col3"] = df_test.at[i, column_name]*10
return df_test
>>> test_function(df, "line")
name  line  col1  col2   col3
0    bobo    10  10.0  50.0  100.0
1     amy     5   5.0  25.0   50.0
2  amanda    15  15.0  75.0  150.0

或者，对于您的特定情况，您甚至不需要对每一行进行迭代。您可以一次将整列相乘，如下所示：

def test_function(df_test, column_name):
df_test["col1"] = df_test[column_name]*1
df_test["col2"] = df_test[column_name]*5
df_test["col3"] = df_test[column_name]*10
return df_test
>>> test_function(df, "line")
name  line  col1  col2  col3
0    bobo    10    10    50   100
1     amy     5     5    25    50
2  amanda    15    15    75   150

Answer 2

如果您只想内联，另一种可能的方法是：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name':['bobo','amy','amanda'],
'line':[10,5,15]})
df[['col1','col2','col3']] = df['line'].apply(lambda x: pd.Series([x*n for n in [1,5,10]]))