我可以通过定义用户功能然后使用apply在Panda中添加新列。但是,我想使用 lambda ;有办法吗?
例如,df
有两列a
和b
。我想创建一个新列c
,它等于a
和b
之间的最长长度。
有些事情:
df['c'] = df.apply(lambda x, len(df['a']) if len(df['a']) > len(df['b']) or len(df['b']) )
一种方法:
df = pd.DataFrame({'a':['dfg','f','fff','fgrf','fghj'], 'b' : ['sd','dfg','edr','df','fghjky']})
df['c'] = df.apply(lambda x: max([len(x) for x in [df['a'], df['b']]]))
print df
a b c
0 dfg sd NaN
1 f dfg NaN
2 fff edr NaN
3 fgrf df NaN
4 fghj fghjky NaN
答案 0 :(得分:11)
您可以使用功能map并按功能选择np.where
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print df
# a b
#0 aaa rrrr
#1 bb k
#2 ccc e
#condition if condition is True then len column a else column b
df['c'] = np.where(df['a'].map(len) > df['b'].map(len), df['a'].map(len), df['b'].map(len))
print df
# a b c
#0 aaa rrrr 4
#1 bb k 2
#2 ccc e 3
下一个解决方案是函数apply,参数axis=1
:
axis = 1或'columns':将函数应用于每一行
df['c'] = df.apply(lambda x: max(len(x['a']), len(x['b'])), axis=1)