Question

我有一个数据框df1，如下所示：

date        sentence
29/03/1029  I like you
30/03/2019  You eat cake

并运行功能getVerb和getObj到数据帧df1。因此，输出如下所示：

date        sentence      verb   object
29/03/1029  I like you    like   you
30/03/2019  You eat cake  eat    cake

我希望为getVerb中的每一行运行那些功能（getObj和df1）。有人可以帮助我有效地解决这个问题吗？

非常感谢您。

Answer 1

熊猫DataFrame的每一列都是Series。您可以使用Series.apply或Series.map函数来获得所需的结果。

df1['verb'] = df1['sentence'].apply(getVerb)
df1['object'] = df1['sentence'].apply(getObj)

# OR

df1['verb'] = df1['sentence'].map(getVerb)
df1['object'] = df1['sentence'].map(getObj)

有关Series.apply或Series.map的更多详细信息，请参见熊猫文档。

Answer 2

假设您有一个熊猫数据框，例如：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame（[[4，9]] * 3，列= ['A'，'B']）

比方说，我们希望A和B列的和分别为行和列。为此，我们编写

df.apply(np.sum, axis = 1) # for row-wise sum
Output: 13 
        13
        13
df.apply(np.sum, axis = 0) # for column-wise sum
Output: A 12
        B 27

现在，如果要对一组特定的列应用任何功能，则可以从数据框中选择一个子集。

例如：我只想计算A列上的总和。

df['A'].apply(np.sum, axis =1)

Dataframe.apply

您也可以参考上面的链接。除此之外，如上述答案中所述，Series.map，Series.apply也可以派上用场。干杯！

Answer 3

使用一个简单的循环：（假设数据框中已经存在名称为“动词”和“对象”的列）

for index, row in df1.iterrows():
    df1['verb'].iloc[index]= getVerb(row['sentence'])
    df1['object'].iloc[index]= getObj(row['sentence'])

为数据框中的每一行运行函数

3 个答案: