Question

我想定义一个函数并将其应用于我的数据。我以为我可以创建一个函数，但是没用。

data是我的数据的名称，而a1是具有1或0的列。数据中0表示男性，1表示女性。

def sex(a1):
    if data['a1'] == 0:
        return '男性'
    else:
        return '女性'
data.apply(sex)

我执行了它，并在下面收到错误消息。

ValueError跟踪（最近的呼叫   最后）   ----> 1个data.apply（sex）

c：\ users \ jupyter-notebook \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py在   Apply（self，func，axis，broadcast，raw，reduce，result_type，args，   ** kwds）6904 kwds = kwds，6905）   -> 6906 return op.get_result（）6907 6908 def applymap（self，func）：

c：\ users \ 01037485 \ jupyter-notebook \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ apply.py   在get_result（）       184返回self.apply_raw（）       185   -> 186返回self.apply_standard（）       187       188 def apply_empty_result（）：

c：\ users \ jupyter-notebook \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ apply.py在   apply_standard（个体）       290       291＃使用系列生成器计算结果   -> 292 self.apply_series_generator（）       293       294＃包装结果

c：\ users \ jupyter-notebook \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ apply.py在   apply_series_generator（个体）       319尝试：       i，v中的320枚举（series_gen）：   -> 321个结果[i] = self.f（v）       322个key.append（v.name）       323例外，例如e：

性别（a1）         1 def sex（a1）：   ----> 2，如果data ['a1'] == 0：         3 return'男性'         其他4个：         5返回“女性”

c：\ users \ jupyter-notebook \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ generic.py在   非零（自己）1554“ {0}的真值是不明确的。” 1555“使用a.empty，a.bool（），a.item（），   a.any（）或a.all（）。”。format（   -> 1556个自我。课程。名称 1557）1558）

ValueError ：（“系列的真值不明确。请使用a.empty，   a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。”，“发生在索引cp_id处）

我想创建一个名为'sex'的新列，该列根据a1的值是男性还是女性，然后将性别列添加到数据中。

Answer 1

使用lambda函数在dataFrame上应用此类转换。 Lambda函数更为通用，因为您可以在给定的dataFrame行中构建许多复杂的逻辑，并在另一列中使用输出。我认为您要尝试执行的操作类似于以下内容，其中如果a1列中的值为0或非零将确定性别：

def sex(row):
    if row['a1'] == 0:
        return '男性'
    else:
        return '女性'
data["sex"] = data.apply(lambda row: sex(row), axis = 1)

Answer 2

因此，我了解到pandas数据帧中的列a1的值为0或1，代表男性或女性。您可以将函数sex应用于此列，如下所示：

def sex(num):
    if num == 0:
        return '男性'
    else:
        return '女性'

data['sex'] = data['a1'].apply(sex)
print(data)

产生

   a1  sex
0   0   男性
1   1   女性
2   0   男性
3   0   男性
4   1   女性
5   1   女性

def功能不合适？

2 个答案: