Question

我正在尝试使用以下

将行函数逐行应用于PANDAS

df.loc[df.var1==123,'coltoChange']=df.apply(lambda row: myfunc(row.var1, row.var2),axis=1)

这个想法是将函数仅应用于var1的值为123的行。但是当我运行此语句时，它仍然尝试运行数据帧中的每一行。

Answer 1

我相信你需要双方过滤：

mask = df.var1==123
df.loc[mask, 'coltoChange']=df[mask].apply(lambda row: myfunc(row.var1, row.var2),axis=1)

样品：

df = pd.DataFrame({'var1':[123,123,3],
                   'var2':[3,4,5],
                   'var3':[1,2,3],
                   'coltoChange':[2,4,5]})

def myfunc(x,y):
    #sample function
    return x + y

mask = df.var1==123
df.loc[mask, 'coltoChange']=df[mask].apply(lambda row: myfunc(row.var1, row.var2),axis=1)
print (df)
   coltoChange  var1  var2  var3
0          126   123     3     1
1          127   123     4     2
2            5     3     5     3

如何将lambda函数应用于满足PANDAS条件的特定行

1 个答案: