python pandas-对列

Question

你能用两个不同的列作为参数创建一个python pandas函数吗？

我有一个函数，如果两列的值在同一范围内，则返回1。否则返回0：

def segmentMatch(RealTime, ResponseTime):
    if RealTime <= 566 and ResponseTime <= 566:
        matchVar = 1
    elif 566 < RealTime <= 1132 and 566 < ResponseTime <= 1132:
        matchVar = 1
    elif 1132 < RealTime <= 1698 and 1132 < ResponseTime <= 1698:
        matchVar = 1
    else:
        matchVar = 0
    return matchVar

我希望第一个参数RealTime成为数据框中的一列，这样函数将获取该列中每一行的值。例如RealTime是df['TimeCol']，第二个参数是df [＆＃39; ResponseCol＆＃39;]`。我希望结果成为数据框中的新列。我遇到了回答类似问题的several threads，但看起来这些参数是变量，而不是数据帧行中的值。

我尝试了以下但是它没有工作：

df['NewCol'] = df.apply(segmentMatch, args=(df['TimeCol'], df['ResponseCol']), axis=1)

Answer 1

为什么不这样做？

df['NewCol'] = df.apply(lambda x: segmentMatch(x['TimeCol'], x['ResponseCol']), axis=1)

我们现在只是将每行中的相应条目作为参数传递，而不是尝试将列作为参数传递，而是将结果存储在'NewCol'中。

Answer 2

如果要在外部定义函数，则实际上并不需要lambda函数：

def segmentMatch(vec):
    RealTime = vec[0]
    ResponseTime = vec[1]
    if RealTime <= 566 and ResponseTime <= 566:
        matchVar = 1
    elif 566 < RealTime <= 1132 and 566 < ResponseTime <= 1132:
        matchVar = 1
    elif 1132 < RealTime <= 1698 and 1132 < ResponseTime <= 1698:
        matchVar = 1
    else:
        matchVar = 0
    return matchVar

df['NewCol'] = df[['TimeCol', 'ResponseCol']].apply(segmentMatch, axis=1)

如果“ segmentMatch”改为返回2个值的向量，则可以执行以下操作：

def segmentMatch(vec):
    ......
    return pd.Series((matchVar1, matchVar2)) 

df[['NewCol', 'NewCol2']] = df[['TimeCol','ResponseCol']].apply(segmentMatch, axis=1)

Answer 3

执行此操作的一种chain-friendly方法是通过assign()：

df.assign( NewCol = lambda x: segmentMatch(x['TimeCol'], x['ResponseCol']) )