将函数应用于数据帧中的每个单元格，该单元格取决于熊猫中的列名

Question

如何将函数应用于依赖于列名的数据帧中的每个单元格？

我知道熊猫。DataFrame.applymap，但它似乎不允许，具体取决于列名称：

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), 
index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])
print(frame)
format = lambda x: '%.2f' % x
frame = frame.applymap(format)
print(frame)

返回：

b         d         e
Utah    1.624345 -0.611756 -0.528172
Ohio   -1.072969  0.865408 -2.301539
Texas   1.744812 -0.761207  0.319039
Oregon -0.249370  1.462108 -2.060141
b      d      e
Utah     1.62  -0.61  -0.53
Ohio    -1.07   0.87  -2.30
Texas    1.74  -0.76   0.32
Oregon  -0.25   1.46  -2.06

相反，我希望应用于每个单元格的函数使用当前单元格的列名作为参数。

---

我不想在每一列上循环自己，例如：

def format2(cell_value, column_name):
return '{0}_{1:.2f}'.format(column_name, cell_value)
for column_name in frame.columns.values:
print('column_name: {0}'.format(column_name))
frame[column_name]=frame[column_name].apply(format2, args=(column_name))
print(frame)

返回：

b        d        e
Utah     b_1.62  d_-0.61  e_-0.53
Ohio    b_-1.07   d_0.87  e_-2.30
Texas    b_1.74  d_-0.76   e_0.32
Oregon  b_-0.25   d_1.46  e_-2.06

(这只是一个例子。我想在单元格上应用的功能可能不仅仅是附加列名(

Answer 1

我改进了另一个答案，axis=0是默认的，所以可以省略：

a = frame.apply(lambda x: x.apply(format2,args=(x.name)))
print (a)
b        d        e
Utah     b_1.62  d_-0.61  e_-0.53
Ohio    b_-1.07   d_0.87  e_-2.30
Texas    b_1.74  d_-0.76   e_0.32
Oregon  b_-0.25   d_1.46  e_-2.06

Answer 2

如果您不想遍历列，可以执行以下操作：

frame.T.apply(lambda x: x.apply(format2,args=(x.name)), axis=1).T
Out[289]: 
b        d        e
Utah     b_0.90  d_-0.68  e_-0.12
Ohio    b_-0.94  d_-0.27   e_0.53
Texas   b_-0.69  d_-0.40  e_-0.69
Oregon  b_-0.85  d_-0.67  e_-0.01

转置 df 后，列名将成为索引，可以使用 .name 属性在 apply 函数中引用该索引。

Answer 3

为什么不呢：

>>> frame
b         d         e
Utah   -0.579869  0.101039 -0.225319
Ohio   -1.791191 -0.026241 -0.531509
Texas   0.785618 -1.422460 -0.740677
Oregon  1.302074  0.241523  0.860346
>>> frame['e'] = ['%.2f' % val for val in frame['e'].values]
>>> frame
b         d      e
Utah   -0.579869  0.101039  -0.23
Ohio   -1.791191 -0.026241  -0.53
Texas   0.785618 -1.422460  -0.74
Oregon  1.302074  0.241523   0.86