Question

我正在尝试将df中的索引传递给我的函数，以便我的函数可以遍历df的所有行，并提供输出，这是一个名为“TDNumber”的新列中的int。

这是代码

 def createTdnumber(onedfindex):
    header.index    
    maski = header.index < onedfindex 
    finder = header[maski]
    tdnumber = max(finder.index)
    return tdnumber

df['TDNumber'] = df.index.apply(createTdnumber())

如下所示掩码应该接收一个数字，例如227 那个227将是df.index.apply为函数

提供的数字之一

 def createTdnumber(onedfindex):
    header.index    
    maski = header.index < 227 
    finder = header[maski]
    tdnumber = max(finder.index)
    return tdnumber

df['TDNumber'] = df.index.apply(createTdnumber())

此代码生成错误'Int64Index'对象没有属性'apply'

对于'Int64Index'，如何将这些数字一次传递给我的函数？

header.index

我的输出是

 Int64Index([0, 226, 470, 659, 863, 1108], dtype='int64')

当我运行

时，从shx2解决方案

df.index.to_series()

输出结果为：

1          1
2          2
3          3
4          4
5          5
6          6
7          7
8          8
9          9
227      227
228      228
229      229
230      230
471      471
472      472
473      473
474      474
475      475
476      476

Answer 1

索引类型没有apply方法，但Series有。

要将函数应用于索引，可以先使用to_series方法将其转换为系列：

df['TDNumber'] = df.index.to_series().apply(createTdnumber)

如何将索引传递给函数Python Pandas

1 个答案: