Question

我不了解这种应用行为。.熊猫在适当位置应用更新，但返回None

>>>import pandas as pd
>>>df_test = pd.Series({0: {'A', 'E'},
                     1: {'A', 'C', 'E', 'S'},
                     2: {'A', 'C', 'E'},
                     3: {'A', 'C', 'E', 'S'},
                     4: {'A', 'E'}})
>>>df_test
0          {A, E}
1    {A, S, E, C}
2       {A, C, E}
3    {A, S, E, C}
4          {A, E}
dtype: object

>>>df_test.apply(lambda x: x.add("X"))
0    None
1    None
2    None
3    None
4    None
dtype: object

但是

>>>df_test
0          {A, X, E}
1    {A, X, S, E, C}
2       {A, X, C, E}
3    {A, X, S, E, C}
4          {A, X, E}
dtype: object

因此df_test已更新。但是如果我这样做：

>>> df_test = df_test.apply(lambda x: x.add("X"))
>>> df_test
0    None
1    None
2    None
3    None
4    None
dtype: object

对此行为的解释是什么-应用正在就地更新数据帧，但返回的类型为“无”。

Answer 1

添加到 set 是返回None的就地操作，因此在更新系列时，副本将从 {{1 }} 将在每一行中设置apply。

如果您真的想在调用apply时查看结果，而不是添加到集合中，则可以使用两个集合的并集来获得所需的结果：

None

不修改原始系列：

df_test.apply(lambda x: x | {'X'})

0          {A, X, E}
1    {A, X, E, C, S}
2       {A, X, E, C}
3    {A, X, E, C, S}
4          {A, X, E}

Answer 2

您在应用函数内部的python集合上进行操作。使用add是对该集合的就地操作，并且它（add函数）返回None。要执行您想要的操作，可以执行以下操作：

df_test = df_test.apply(lambda x: x |{"X"})

这将返回一个新集合，即原始集合加上X，每行。

熊猫在原位应用更新，但不返回任何值

2 个答案: