假设我有一个df，它有'ID', 'col_1', 'col_2'列。我定义了一个函数：
f = lambda x, y : my_function_expression.
现在我想将f应用于df的两列，'col_1', 'col_2'逐个单元地计算一个新的列'col_3'，有点像：
df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(f)
# Pandas gives : TypeError: ('<lambda>() takes exactly 2 arguments (1 given)'
怎么办？
**添加详细示例如下***
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'] = df[['col_1','col_2']].apply(get_sublist,axis=1)
# expect above to output df as below
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']
在Pandas中有一个干净的单行方法：
df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x.col_1, x.col_2), axis=1)
这允许f成为具有多个输入值的用户定义函数，并使用(安全)列名而不是(不安全)数字索引来访问列。
数据示例(基于原始问题)：
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'] = df.apply(lambda x: get_sublist(x.col_1, x.col_2), axis=1)
print(df)输出 ：
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]
如果列名称包含空格或与现有数据帧属性共享名称，则可以使用方括号编制索引：
df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x['col 1'], x['col 2']), axis=1)
下面是一个在数据帧上使用apply的示例，我正在使用axis = 1调用它。
请注意，不同之处在于，不是尝试将两个值传递给函数f，而是重写函数以接受 pandas Series 对象，然后索引序列以获取所需的值。
In [49]: df
Out[49]:
0 1
0 1.000000 0.000000
1 -0.494375 0.570994
2 1.000000 0.000000
3 1.876360 -0.229738
4 1.000000 0.000000
In [50]: def f(x):
....: return x[0] + x[1]
....:
In [51]: df.apply(f, axis=1) #passes a Series object, row-wise
Out[51]:
0 1.000000
1 0.076619
2 1.000000
3 1.646622
4 1.000000
根据您的用例，有时创建一个 pandasgroup对象，然后在组上使用apply会很有帮助。
一个简单的解决方案是：
df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(lambda x: f(*x), axis=1)
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
一个更简短的版本：
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。 但是，似乎必须注意数据类型。 在你的例子中，你会(就像我在测试答案时所做的那样)天真地调用
df['col_3'] = df.col_1.combine(df.col_2, func=get_sublist)
但是，这会引发错误：
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该方法的序列属于同一类型(df.col_1此处)。但是，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]
从apply返回列表是一项危险的操作，因为不能保证生成的对象是系列或数据帧。在某些情况下可能会提出例外情况。让我们通过一个简单的示例：
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0, 5, (5,3)),
columns=['a', 'b', 'c'])
df
a b c
0 4 0 0
1 2 0 1
2 2 2 2
3 1 2 2
4 3 0 0
从apply返回列表有三种可能的结果
1)如果返回列表的长度不等于列数，则返回一系列列表。
df.apply(lambda x: list(range(2)), axis=1) # returns a Series
0 [0, 1]
1 [0, 1]
2 [0, 1]
3 [0, 1]
4 [0, 1]
dtype: object
2)当返回列表的长度等于 列，然后返回一个数据帧，每列获取 列表中的相应值。
df.apply(lambda x: list(range(3)), axis=1) # returns a DataFrame
a b c
0 0 1 2
1 0 1 2
2 0 1 2
3 0 1 2
4 0 1 2
3)如果返回列表的长度等于第一行的列数，但至少有一行，其中列表的元素数与列数不同，则会引发 ValueError。
i = 0
def f(x):
global i
if i == 0:
i += 1
return list(range(3))
return list(range(4))
df.apply(f, axis=1)
ValueError: Shape of passed values is (5, 4), indices imply (5, 3)
无需申请即可回答问题
将apply与 axis=1 一起使用非常慢。使用基本的迭代方法可以获得更好的性能(特别是在较大的数据集上)。
创建更大的数据框
df1 = df.sample(100000, replace=True).reset_index(drop=True)
计时
# apply is slow with axis=1
%timeit df1.apply(lambda x: mylist[x['col_1']: x['col_2']+1], axis=1)
2.59 s ± 76.8 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
# zip - similar to @Thomas
%timeit [mylist[v1:v2+1] for v1, v2 in zip(df1.col_1, df1.col_2)]
29.5 ms ± 534 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
@Thomas答案
%timeit list(map(get_sublist, df1['col_1'],df1['col_2']))
34 ms ± 459 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
这是一个更快的解决方案：
def func_1(a,b):
return a + b
df["C"] = func_1(df["A"].to_numpy(),df["B"].to_numpy())
这比@Aman的df.apply(f, axis=1)快380倍，比@ajrwhite的df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x.col_1, x.col_2), axis=1)快310倍。
我还添加了一些基准：
结果：
FUNCTIONS TIMINGS GAIN
apply lambda 0.7 x 1
apply 0.56 x 1.25
map 0.3 x 2.3
np.vectorize 0.01 x 70
f3 on Series 0.0026 x 270
f3 on np arrays 0.0018 x 380
f3 numba 0.0018 x 380
总之：
使用应用很慢。我们可以非常简单地加快速度，只需使用直接在 Pandas 系列上运行的函数(或者在 numpy 数组上更好)。而且由于我们将在 Pandas 系列或 numpy 数组上运行，因此我们将能够对操作进行矢量化处理。该函数将返回一个 Pandas 系列或 numpy 数组，我们将将其分配为新列。
这是基准代码：
import timeit
timeit_setup = """
import pandas as pd
import numpy as np
import numba
np.random.seed(0)
# Create a DataFrame of 10000 rows with 2 columns "A" and "B"
# containing integers between 0 and 100
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(10000, 2)), columns=["A", "B"])
def f1(a,b):
# Here a and b are the values of column A and B for a specific row: integers
return a + b
def f2(x):
# Here, x is pandas Series, and corresponds to a specific row of the DataFrame
# 0 and 1 are the indexes of columns A and B
return x[0] + x[1]
def f3(a,b):
# Same as f1 but we will pass parameters that will allow vectorization
# Here, A and B will be Pandas Series or numpy arrays
# with df["C"] = f3(df["A"],df["B"]): Pandas Series
# with df["C"] = f3(df["A"].to_numpy(),df["B"].to_numpy()): numpy arrays
return a + b
@numba.njit('int64[:](int64[:], int64[:])')
def f3_numba_vectorize(a,b):
# Here a and b are 2 numpy arrays with dtype int64
# This function must return a numpy array whith dtype int64
return a + b
"""
test_functions = [
'df["C"] = df.apply(lambda row: f1(row["A"], row["B"]), axis=1)',
'df["C"] = df.apply(f2, axis=1)',
'df["C"] = list(map(f3,df["A"],df["B"]))',
'df["C"] = np.vectorize(f3) (df["A"].to_numpy(),df["B"].to_numpy())',
'df["C"] = f3(df["A"],df["B"])',
'df["C"] = f3(df["A"].to_numpy(),df["B"].to_numpy())',
'df["C"] = f3_numba_vectorize(df["A"].to_numpy(),df["B"].to_numpy())'
]
for test_function in test_functions:
print(min(timeit.repeat(setup=timeit_setup, stmt=test_function, repeat=7, number=10)))
输出：
0.7
0.56
0.3
0.01
0.0026
0.0018
0.0018
最后一点：事情也可以用Cython和其他numba技巧来优化。
我敢肯定这不如使用 Pandas 或 Numpy 操作的解决方案快，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将任意数量的参数传递到函数中。 输出是我们想要的
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]
我将投票给np.vectorize。它允许您只拍摄 x 列数，而不处理函数中的数据帧，因此它非常适合您无法控制的函数或执行诸如将 2 列和一个常量发送到函数(即col_1，col_2，'foo')。
import numpy as np
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'] = df[['col_1','col_2']].apply(get_sublist,axis=1)
# expect above to output df as below
df.loc[:,'col_3'] = np.vectorize(get_sublist, otypes=["O"]) (df['col_1'], df['col_2'])
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 的方式需要两个输入。如果您查看错误消息，它说您没有为 f 提供两个输入，只有一个。错误消息正确。
不匹配是因为 df[['col1'，'col2']] 返回包含两列的单个数据帧，而不是两个单独的列。
您需要更改 f 以便它接受单个输入，将上述数据框保留为输入，然后在函数体内将其分解为 x，y。然后执行所需的任何操作并返回单个值。
您需要此函数签名，因为语法为 .apply(f) 所以 f 需要采用单个事物 = 数据帧，而不是您当前 f 所期望的两件事。
由于您尚未提供 f 的主体，因此我无法再详细说明 - 但这应该提供出路，而无需从根本上更改您的代码或使用其他一些方法而不是应用
另一种选择是df.itertuples()(通常更快，并且由文档和用户测试推荐超过df.iterrows())：
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
由于itertuples返回namedtuples 的Iterable，因此您可以按列名(也称为点表示法)和索引将元组元素作为属性访问：
b, d = row
b = row.b
d = row[1]
我举个例子给你的问题：
def get_sublist(row, col1, col2):
return mylist[row[col1]:row[col2]+1]
df.apply(get_sublist, axis=1, col1='col_1', col2='col_2')
它可以通过两种简单的方式完成： 假设我们希望输出列中的col1和col2的总和名为col_sum
- 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)
当必须将某些复杂函数应用于数据帧时，应使用方法 2。当需要多列输出时，也可以使用方法 2。
我想你不想改变get_sublist函数，只想使用DataFrame的apply方法来完成这项工作。为了得到你想要的结果，我写了两个帮助函数：get_sublist_list和unlist。正如函数名称所暗示的那样，首先获取子列表的列表，然后从该列表中提取该子列表。最后，我们需要调用apply函数，以便随后将这两个函数应用于df[['col_1','col_2']]数据帧。
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]
def get_sublist_list(cols):
return [get_sublist(cols[0],cols[1])]
def unlist(list_of_lists):
return list_of_lists[0]
df['col_3'] = df[['col_1','col_2']].apply(get_sublist_list,axis=1).apply(unlist)
df
如果你不使用[]来包围get_sublist函数，那么get_sublist_list函数将返回一个普通列表，它会引发ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (2)，正如@Ted Petrou所提到的。
如果你有一个庞大的数据集，那么你可以使用一种简单但更快(执行时间)的方式来做到这一点：
import pandas as pd
import swifter
def fnc(m,x,c):
return m*x+c
df = pd.DataFrame({"m": [1,2,3,4,5,6], "c": [1,1,1,1,1,1], "x":[5,3,6,2,6,1]})
df["y"] = df.swifter.apply(lambda x: fnc(x.m, x.x, x.c), axis=1)