这个问题很有可能被复制,但我还没有找到答案。但是,我试图将一个函数应用于pandas DataFrame,我想要一个DataFrame。以下示例是可重现的:
msgResult
我的功能:
df = pd.DataFrame({'ID': ["1","2"],
'Start': datetime.strptime('20160701', '%Y%m%d'),
'End': datetime.strptime('20170701', '%Y%m%d'),
'Value': [100, 200],
'CreditNote': [-20, -30]})
为什么我无法运行以下代码...
def act_value_calc(x):
start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
full_delta = (x.End - x.Start).days
result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - result1, 2)
return(pd.DataFrame({'r1': [result1],'r2': [result2]}))
应该怎么做让它运行?我的意思是使用df.apply(act_value_calc, 1)
和result1
获取DataFrame或列表?
答案 0 :(得分:0)
apply
会为每行或每列返回一些值,具体取决于您提供的axis
参数(我相信您已了解此情况,因为您提供的axis
arg为1 )。
从apply返回DataFrame是有问题的。您可能想要做的是创建一个新列,其中包含您正在应用的函数返回的值。
像
这样的东西def act_value_calc1(x):
start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
full_delta = (x.End - x.Start).days
result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
return result1
def act_value_calc2(x):
start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
full_delta = (x.End - x.Start).days
result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - x.result1, 2)
return result2
df['result1'] = df.apply(act_value_calc1, axis=1)
df['result2'] = df.apply(act_value_calc2, axis=1)
答案 1 :(得分:0)
你可以在返回pandas.Series而不是pandas.DataFrame时让自己更容易:
def act_value_calc(x):
start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
full_delta = (x.End - x.Start).days
result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - result1, 2)
return(pd.Series({'r1': result1,'r2': result2}))
print(df.apply(act_value_calc, 1))
r1 r2
0 40.11 39.89
1 85.23 84.77
答案 2 :(得分:0)
你可以通过在函数中声明它来创建一个全局变量,然后从中创建一个数据框
def act_value_calc(x):
start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
full_delta = (x.End - x.Start).days
result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - result1, 2)
global df ### declaring global variable
df=pd.DataFrame({'r1': [result1],'r2': [result2]})