Question

我有一个看起来像这样的数据框：

request

我尝试运行：

A   B   C   D   SUM 
2   5   -4  12  15

要获取，如果单元格总数相同，则计算x / total：

df.apply((lambda x: x / x.sum() if x/x.sum() >= 0 else None), axis=1).fillna(0)

我得到：

A         B     C   D
2/15    5/15    0   12/15

我如何改善代码。

Answer 1

您正在混合pd.Series.apply和pd.DataFrame.apply。它们是不同的方法：一个工作在一系列上，并且对每个元素进行操作；另一个沿轴跨数据框运行。在后一种情况下，沿axis=1表示将每个 row 依次馈入该函数。

由于这两个apply方法（两个版本）都是薄薄的循环，因此在每次按列lambda调用之后，数据帧都会更改。因此，您将需要使用数据框的副本：

df2 = df.copy()

for col in df.columns[:-1]:
    df2[col] = df.iloc[:, :-1].apply(lambda x: x[col] / x.sum() if x[col]/x.sum() >= 0 \
                                     else None, axis=1).fillna(0)

print(df2)

          A         B  C    D  SUM
0  0.133333  0.333333  0  0.8   15

但是，这都是非常低效的。我们没有利用底层的NumPy数组。相反，您可以使用向量化操作：

res = df.iloc[:, :-1].div(df.iloc[:, :-1].sum(1), axis=0)
res.mask(res < 0, 0, inplace=True)

print(res)

          A         B    C    D
0  0.133333  0.333333  0.0  0.8

兰巴功能与其他

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