Question

我可能会被这个问题所淹没，但到目前为止，我一直无法解决这个问题。我有一个看起来像这样的DataFrame：

                                    Hits          Last visit  Bandwidth  IsWeird
Host
vocms241.cern.ch                    3777 2013-11-28 16:03:00      27554    False
ekpsquid.physik.uni-karlsruhe.de    4132 2013-11-28 14:54:00      99235     True
ec-slc6-x86-64-spi-4.cern.ch         949 2013-11-28 02:04:00    1004236    False
ec-slc6-x86-64-spi-3.cern.ch         949 2013-11-28 02:37:00    1004544    False
ec-slc6-x86-64-spi-2.cern.ch         949 2013-11-28 02:01:00    1004103    False

所以你看，DataFrame的索引是一个字符串。现在，我有一个函数get_something，它将索引中的主机映射到另一个字符串，我想将结果添加为新列：

                                    Hits          Last visit  Bandwidth  IsWeird                NewField
Host
vocms241.cern.ch                    3777 2013-11-28 16:03:00      27554    False            STRING-0-0-1
ekpsquid.physik.uni-karlsruhe.de    4132 2013-11-28 14:54:00      99235     True  AnotherDifferentString
ec-slc6-x86-64-spi-4.cern.ch         949 2013-11-28 02:04:00    1004236    False          No_String_here
ec-slc6-x86-64-spi-3.cern.ch         949 2013-11-28 02:37:00    1004544    False                    None
ec-slc6-x86-64-spi-2.cern.ch         949 2013-11-28 02:01:00    1004103    False   I_dont-Know-what_else

我目前实现这一目标的复杂方法是:(假设DataFrame为df，pandas导入为pd）：

_temp = pd.DataFrame(df.reset_index()['Host'])
_temp['NewField'] = _temp.Host.apply(get_something)
_temp.set_index('Host', inplace=True)
df = pd.merge(df, _temp, left_index=True, right_index=True)

但我无法相信需要那么多代码来实现这一点。

Answer 1

可能是这样的吗？

df['NewField'] = pd.Series(df.index).apply(get_something)

Answer 2

在处理了其他一些事情并多次回到这个问题之后，我已经采取了一种不太复杂的方式：

df['NewField'] = df.index                            # Copy the contents of 
                                                     # the index to a new column.
df['NewField'] = df['NewField'].apply(get_something) # Apply the function

如何通过将函数应用于（非平凡）索引来创建列？

2 个答案: