使用lambda的数据框内容子集使用熊猫应用

Question

我是python和pandas的新手，我正在尝试执行以下操作：

这是我的数据集：

df5
Out[52]: 
      NAME
0  JIMMcdonald
1   TomDickson
2    SamHarper

我正在尝试使用lambda apply提取前三个字符

这是我尝试过的：

df5["FirstName"] = df5.apply(lambda x: x[0:3],axis=1)

结果如下：

df5
Out[54]: 
          NAME    FirstName
0  JIMMcdonald  JIMMcdonald
1   TomDickson   TomDickson
2    SamHarper    SamHarper

我不明白为什么它不起作用..有人可以帮助我吗？

谢谢

Answer 1

这是由于DataFrame.apply（您正在使用的）和Series.apply（您要使用的）之间的差异。解决此问题的最简单方法是从数据框中选择所需的序列，然后在其上使用.apply：

df5["FirstName"] = df5["NAME"].apply(lambda x: x[0:3],axis=1)

您当前的代码在每列上运行一次应用功能 ，在这种情况下，它将选择前三行。该固定代码在所选列中的每个值上运行该函数。

更好的是，正如@Erfan在他的评论中指出的那样，通常可以使用panda的.str来简化像这样的简单单线字符串操作，该操作使您可以在许多您对单个字符串进行操作的方式相同：

df5["FirstName"] = df5["NAME"].str[:3]