Question

我正在使用Pandas来驱动Python功能。从inputs.csv开始，我使用"Column A"中的每一行作为函数的输入。

在csv中，还有一个"Column B"，其中包含我想要读入函数中变量x的值。它不应该来自apply "Column B" - 这仍应来自"Column A"。这可能吗？

这是应用"Column A"函数的当前代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(inputs.csv, delimiter=",")

def function(a):
    #variables c, d, e are created here
    ###I would like to create x from Column B if possible
    return pd.Series([c, d, e])
df[["Column C", "Column D", "Column E"]] = df["Column A"].apply(function)

编辑后：此问题已被确定为another question的可能副本。虽然答案可能相同，但问题并不相同。对于未来的读者，可能并不明显两列上的apply可以与一列上的apply互换，同时“读取”另一列。因此，这个问题应该保持开放。

Answer 1

是的，您目前正在使用Series.apply()，而是可以使用 - DataFrame.apply()，lst$CLICK_DT来获取函数中的每一行，然后您可以访问列 - {{ 1}}。

示例 -

factor

这只是一个非常简单的示例，您可以将其修改为您真正想要做的事情。

Answer 2

传递给the apply method的axis=1参数将整行放入the apply method作为单个元组参数。

然而，这比使用单个列慢了很多。如果性能问题，我会建议不要这样做。

def scrape(x):
    a, b = x
    # Magically create c, d, e from a
    print(b)
    return pd.Series([c, d, e])

df[["Column C", "Column D", "Column E"]] = df[(['Column A', 'Column B'])].apply(scrape, axis=1)

熊猫：通过“A列”应用功能，同时读取“B列”

2 个答案: