我正在尝试将函数应用于数据框的每一行。棘手的部分是该函数为每个已处理的行返回一个新的数据框。假设可以从处理的行中轻松导出此数据框的列。
最后，结果应该是所有这些数据框（每个已处理行1个）连接在一起。我故意不提供示例代码，因为最简单的解决方案提议会做，只要“狡猾的”＆＃39;部分如果履行。
我花了好几个小时尝试挖掘文档和stackoverflow来寻找解决方案。像往常一样，除了最简单的操作之外，大熊猫文档是如此缺乏实际的例子，我无法弄明白。我也确保不会错过任何重复的问题。非常感谢。
答案 0 :(得分：1)
目前还不清楚您要实现的目标，但我怀疑您需要创建单独的数据帧。
下面的示例显示了如何获取数据框，将其子集化到感兴趣的列，将函数foo应用于其中一列，然后应用返回多个值的第二个函数bar
df = pd.DataFrame({
'first_name': ['john', 'nancy', 'jolly'],
'last_name': ['smith', 'drew', 'rogers'],
'A': [1, 4, 7],
'B': [2, 5, 8],
'C': [3, 6, 9]
})
>>> df
first_name last_name A B C
0 john smith 1 2 3
1 nancy drew 4 5 6
2 jolly rogers 7 8 9
def foo(first_name):
return 2 if first_name.startswith('j') else 1
def bar(first_name):
return (2, 0) if first_name.startswith('j') else (1, 3)
columns_of_interest = ['first_name', 'A']
df_new = pd.concat([
df[columns_of_interest].assign(x=df.first_name.apply(foo)),
df.first_name.apply(bar).apply(pd.Series)], axis=1)
>>> df_new
first_name A x 0 1
0 john 1 2 2 0
1 nancy 4 1 1 3
2 jolly 7 2 2 0
答案 1 :(得分：0)
假设您要应用于每一行的功能称为if ($request->isPost()) {
$files = $request->getFiles()->toArray();
$files = reset($files);
$data = $request->getPost();
$docId = $data['documentId']; // get this from your frontend POST params
$docCount = count($files);
try {
$endpoints = $this->getDocumentUploadUrls($userId, $docId, $docCount);
$uploadInfo = $this->uploadDocuments($endpoints, $files);
} catch (\Exception $e) {
// handle exception
}
}
public function uploadDocuments(Array $endpoints, Array $files)
{
$info = [];
foreach ($files as $index => $file) {
$url = $endpoints[$index]['url']; // the no. of files must match the number of endpoints for this to work
$type = isset($file['type']) ? $file['type'] : 'application/octet-stream';
$headers = [
"Content-Type: $type",
'Access-Control-Allow-Origin: *',
];
$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "PUT");
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $file);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
$response = curl_exec($ch);
if (curl_errno($ch)) {
throw new \Exception(curl_error($ch));
}
curl_close($ch);
$info[] = [
'headers' => $headers,
'response' => $response
];
}
return $info;
}
f工作示例
pd.concat({i: f(row) for i, row in df.iterrows()})
或者
df = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5), columns=list('ABCDE'))
def f(row):
return pd.concat([row] * 2, keys=['x', 'y']).unstack().drop('C', 1).assign(S=99)
pd.concat({i: f(row) for i, row in df.iterrows()})
A B D E S
0 x 0 1 3 4 99
y 0 1 3 4 99
1 x 5 6 8 9 99
y 5 6 8 9 99
2 x 10 11 13 14 99
y 10 11 13 14 99
3 x 15 16 18 19 99
y 15 16 18 19 99
4 x 20 21 23 24 99
y 20 21 23 24 99
答案 2 :(得分：0)
我会这样做 - 虽然我注意到.apply可能就是你想要的。
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(7)
orig=pd.DataFrame(np.random.rand(6,3))
orig.columns=(['F1','F2','F3'])
res=[]
for i,r in orig.iterrows():
tot=0
for col in r:
tot=tot+col
rv={'res':tot}
a=pd.DataFrame.from_dict(rv,orient='index',dtype=np.float64)
res.append(a)
res[0].head()
应该返回类似这样的内容
{'res':10}