熊猫:将功能应用于行,写入新列

时间:2018-10-17 09:42:22

标签: python function loops dataframe

将函数应用于数据框

我目前有以下数据框:

数据

url                            visitors
http://somedomain.com          200000
http://someotherdomain.com     150000
http://somenewdomain.com       11000

对于数据框中的每一行,我喜欢将两个函数应用于url列,然后将每个结果写入两个不同的列“元”和“内容”。

功能

def metacrawler(url)
    ...
    return data

def contentcrawler(url)
    ...
    return data

# Counter
progress = 0

循环

for index, row in data.iterrows():
    print(str(progress)," out of ",str(len(data)))
    print('Starting meta crawling.')
    row['meta'] = metacrawler(row["url"])
    print('Starting content crawling.')
    row['content'] = contentcrawler(row["url"])
    print('Complete.')
    progress += 1

但是,当我在几次迭代后中止该过程时,我发现没有数据写入数据帧。也没有创建任何列。

我做错了什么?

解决方案

def func(row):
    print("Crawling Meta")
    meta = metacrawler(row["url"])
    print("Crawling Content")
    tags = contentcrawler(row["url"])
    return meta, content

data[['meta', 'content']] = data.apply(func, axis=1, result_type='expand')

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以将.apply()函数Docsresult_type='expand'一起使用

In [3]: df = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4], 'two':[5,6,7,8]})

In [4]: df.apply(lambda x: (sum(x), sum(x)), axis=1, result_type='expand')
Out[4]:
    0   1
0   6   6
1   8   8
2  10  10
3  12  12

In [5]: df[['new', 'etc']] = df.apply(lambda x: (sum(x), sum(x)), axis=1, result_type='expand')

In [6]: df
Out[6]:
   one  two  new  etc
0    1    5    6    6
1    2    6    8    8
2    3    7   10   10
3    4    8   12   12

编辑: 如果要显示进度,请分别定义应用的功能,即

def func(row):
    print(row)
    return sum(row), sum(row)


In [3]: df = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4], 'two':[5,6,7,8]})

In [4]: df.apply(func), axis=1, result_type='expand')
Out[4]:
    0   1
0   6   6
1   8   8
2  10  10
3  12  12

In [5]: df[['new', 'etc']] = df.apply(lambda x: (sum(x), sum(x)), axis=1, result_type='expand')

In [6]: df
Out[6]:
   one  two  new  etc
0    1    5    6    6
1    2    6    8    8
2    3    7   10   10
3    4    8   12   12