Question

我是Pandas和Numpy的新手。我有一个数据框，我想通过将一个函数应用于列的每一行来创建一个新列。我们举一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=["names"], data=["Brussels", 2, "New York"])

def to_lower(value):
    try:
        return value.lower()
    except AttributeError:
        return None

def to_string(value):
    return str(value)

df['lower_names'] = np.vectorize(to_lower)(df['names'])

此操作非常有效。现在我想将to_string()然后to_lower()仅应用于＆＃34; lower_names＆＃34;结果是无（我不知道这是否非常清楚）。

这看起来很基本，但我遇到了麻烦。我可以详细说明我的尝试，但我害怕出现一个白痴...也许我应该花一两个星期学习这两个模块然后再玩它们，但与此同时，任何建议都会受到欢迎。

编辑：@jezrael解决方案是正确的......对于我的简化示例。现在让我们想象一下，我想要将np.vectorize(to_string)函数应用于np.vectorize(to_lower)，然后StanzaFilter subscribefilter = PresenceTypeFilter.SUBSCRIBE; PresenceSubscribeListener subscribeListener = new PresenceSubscribeListener(context.getApplicationContext(), connection); connection.addSyncStanzaListener(subscribeListener, subscribefilter);仅应用于列的行和＃34;名称＆＃34;第一个结果是None，最好的方法是什么？

Answer 1

我认为您需要将return None更改为return to_string(value)：

def to_lower(value):
    try:
        return value.lower()
    except AttributeError:
        return to_string(value)

def to_string(value):
    return str(value)

df['lower_names'] = np.vectorize(to_lower)(df['names'])


print (df['lower_names'].apply(type))
0    <class 'str'>
1    <class 'str'>
2    <class 'str'>
Name: lower_names, dtype: object

也可以使用astype将所有值转换为str，然后转换为str.lower：

df['lower_names'] = df['names'].astype(str).str.lower()

如果第一个函数失败，请应用第二个函数

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