Question

在最后看到更新更清晰的说明。

根据http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/generated/pandas.DataFrame.apply.html，您可以将外部参数传递给apply函数，但applymap也是如此：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.18.1/generated/pandas.DataFrame.applymap.html#pandas.DataFrame.applymap

我想应用元素函数f(a, i)，其中a是元素，i是手动输入的参数。我需要的原因是因为我会在循环df.applymap(f)中for i in some_list。

举一个我想要的例子，说我有一个DataFrame df，其中每个元素都是numpy.ndarray。我想提取每个i的{{1}}个元素，并从中形成一个新的DataFrame。所以我定义了ndarray：

这样我就可以创建一个循环来返回def f(a, i): return a[i]中包含的每个np.ndarray的第i个元素：

df

这样在每次迭代中，它都会将for i in some_series: b[i] = df.applymap(f, i=i)的值传递给函数i。

我意识到如果我为f使用MultiIndexing会更容易，但是现在，这就是我正在使用的。有没有办法在熊猫中做我想做的事情？理想情况下，我希望避免循环遍历df中的所有列，并且我不明白为什么df不会使用关键字参数，而applymap会

另外，我目前理解它的方式（我可能错了），当我使用apply时，它会给我每行/列的df.apply个元素，而不是{{ 1}} - i中包含的每个i的元素。

更新：

所以我意识到我可以将ndarray分成系列，然后使用可以做我想要的df。让我生成一些数据来表明我的意思：

df

完全符合我的期望，并希望它能做到。但是，尝试使用DataFrame：

pd.Series.apply

给我def f(a,i): return a[i] b = pd.Series(index=range(10), dtype=object) for i in b.index: b[i] = np.random.rand(5) b.apply(f,args=(1,))。

Answer 1

你可以使用它：

<link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://developer.api.autodesk.com/viewingservice/v1/viewers/style.css" />
<script src="https://developer.api.autodesk.com/viewingservice/v1/viewers/three.min.js?v=2.13.*"></script>
<script src="https://developer.api.autodesk.com/viewingservice/v1/viewers/viewer3D.min.js?v=2.13.*"></script>

Answer 2

Pandas applymap不接受参数DataFrame.applymap(func)。如果您希望将i状态保持为状态，则可以将其存储为func访问/修改的全局变量，或使用decorator。

但是，我建议您尝试使用apply方法。

Answer 3

这是一种将参数存储在嵌套方法中的解决方案

f(cell,argument):
    """Do something with cell value and argument"""
    return output

def outer(argument):
   def inner(cell):
        return f(cell,argument)

   return inner 

argument = ...
df.applymap(func = outer(argument))

pandas.DataFrame：如何使用外部参数applymap（）

3 个答案: