如何将自定义函数按单元格/元素应用于两个数据框？

Question

如何通过每个单元格/元素将函数f应用于df1和df2？

df1 = pd.DataFrame([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]], columns=['a','b','c'])

df2 = pd.DataFrame([[10,10,10],[20,20,20],[30,30,30]], columns=['a','b','c'])

def f(a,b):return(a+b+1)

Answer 1

您可以np.vectorize [numpy-doc]函数f：

from numpy import vectorize

fvec = vectorize(f)

df3 = pd.DataFrame(fvec(df1, df2), columns=df1.columns, index=df1.index)

但是重要的是，在进行矢量化之前，列和索引必须相同（并且顺序相同），因为numpy会丢弃此元数据。

因此，我们使用结果构建一个numpy数组，并通过从两个数据帧之一中获取索引和列来“ 重建”。但是，这两个数据帧可能首先需要进行一些预处理。

向量化可能会发生任意个数据帧（因此，您可以定义一个函数f，例如，需要三个元素逐个应用于三个数据帧），但注释相同如上所述：您首先需要确保数据框的列和索引匹配。