Question

使用以下Pandas DataFrame，我将如何创建一个新列，＆＃34;花费＆＃34;例如，基于另一列中的函数名称？

示例数据集

  cost method  metric  rate  total planned
0        CPMV    2000   100           1000
1        CPMV    4000   100           1000
2        Flat       0     0           1000
3        Flat       0     0              0
4        Free       1     2              3

我需要根据成本法计算成本。

CPMV： df.metric / 1000 * df.rate
Flat： df.total planned / variableLength＆lt; - 变量
免费：0＆lt; - 返回0

Answer 1

这可以通过首先设置功能字典来实现。键将是计算的名称和值。然后，在apply函数中使用lambda，您可以通过选择成本方法来确定要使用哪个键的函数。

创建一个接受数据框和列名作为参数的函数。
在函数中，使用您希望函数关联的成本方法名称作为键来编写字典。值是列名参数。
为费用方法创建一个选择器。
使用get返回函数值或“not in dict”。
使用内部的lalmbda函数来使用该方法。

使用safe_div函数计算flight_length为0将返回total_planned而不是错误。

# make safe_div
def safe_div(x,y):
    if y == 0:
        return x
    return x / y

# write the dictionary
def applyCalculateSpend (df_name, cost_method_col, metric_col, rate_col, total_planned_col):
    calculations = {
            'CPMV'  : df_name[metric_col] / 1000 * df_name[rate_col],
            'Flat'  : safe_div(df_name[total_planned_col], flight_week_diff),
            'Free'  : 0
            }
    df_method = df_name[cost_method_col]
    return calculations.get(df_method, "not in dict")

# call the function inside a lambda
test_df['spend'] = test_df.apply(lambda row: applyCalculateSpend(
row,
cost_method_col='cost method',
metric_col='metric',
rate_col='rate',
total_planned_col='total planned'), axis = 1)

  cost method  metric  rate  total planned  spend
0        CPMV    2000   100           1000  200.0
1        CPMV    4000   100           1000  400.0
2        Flat       0     0           1000  500.0
3        Flat       0     0              0    0.0
4        Free       1     2              3    0.0

Pandas：如何使用函数字典根据其他列之间的计算分配列值

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