熊猫：如何对每一行应用转换？

Question

最初我有一行，我想在一些非平凡的算法之后为每一行设置一些新列。

我可以这样做：

for index, row in df.iterrows():
    df.loc[df.index == index, 'NEW_COL'] = ...

但是它很笨拙。有没有办法来定义 lambda row - ＆gt;行并将其应用于数据框？

Answer 1

我想你想要这样的东西：

def func(row):
    row.(here you can access any column of your dataframe) 

    return (the value in here will go to the 'NEW_COL' you are defining)

df['NEW_COL'] = df.apply(func,axis=1)

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