Question

我有一个非常基本的函数，它接受一个字符串的前六个字母。我想将它应用于我的DataFrame中的一列。

代码：

import re
import pandas as pd
import numpy as np
dfp = pd.DataFrame({'A' : [np.NaN,np.NaN,3,4,5,5,3,1,5,np.NaN], 
                    'B' : [1,0,3,5,0,0,np.NaN,9,0,0], 
                    'C' : ['AA1233445','A9875', 'rmacy','Idaho Rx','Ab123455','TV192837','RX','Ohio Drugs','RX12345','USA Pharma'], 
                    'D' : [123456,123456,1234567,12345678,12345,12345,12345678,123456789,1234567,np.NaN],
                    'E' : ['Assign','Unassign','Assign','Ugly','Appreciate','Undo','Assign','Unicycle','Assign','Unicorn',]})
def six_dig(thing):
    return str(thing)[:6]

dfp6= dfp[dfp['C'].apply(six_dig, axis=1)]

但我明白了：TypeError: six_dig() got an unexpected keyword argument 'axis' 我甚至尝试使用.map()，但得到了相同的错误。

如果我删除axis=1，我会收到：KeyError: ["STUFF"] not in index

我必须遗漏一些非常简单的东西，因为我之前在DataFrame列上使用了函数...

Answer 1

我认为你可以：

dfp6 = dfp['C'].str[:6]

返回：

In [14]: dfp6
Out[14]: 
0    AA1233
1     A9875
2     rmacy
3    Idaho 
4    Ab1234
5    TV1928
6        RX
7    Ohio D
8    RX1234
9    USA Ph
Name: C, dtype: object

Answer 2

使用您的示例，以下工作正常：

print(dfp['C'].map(six_dig))
0    AA1233
1     A9875
2     rmacy
3    Idaho 
4    Ab1234
5    TV1928
6        RX
7    Ohio D
8    RX1234
9    USA Ph
Name: C, dtype: object

Answer 3

如果你想使用矢量化函数 - 这是一个例子：

data.txt

麻烦在Pandas中传递基本功能

3 个答案: