Question

我是python和pandas的新手，但是有一个问题，我无法缠住我的头。

我正在尝试向DataFrame添加一个新列。为此，我使用了assign()函数。

互联网上的大多数示例都很琐碎，我无法找到解决问题的方法。

有效方法：

my_dataset.assign(new_col=lambda x: my_custom_long_function(x['long_column']))

def my_custom_long_function(input)
  return input * 2

什么不起作用：

my_dataset.assign(new_col=lambda x: my_custom_string_function(x['string_column'])

def my_custom_string_function(input)
  return input.upper()

让我感到困惑的是，在调试中我可以看到，即使对于my_custom_long_function，该参数也是Series，而不是long。

我只想使用lambda函数并传递列的值来完成已经编写的复杂函数。我该怎么做？

编辑：这里的示例仅用于说明目的，实际代码基本上是一个现有的复杂函数，不关心熊猫的类型，需要使用str作为参数。

Answer 1

由于该列没有upper方法，因此要使用它，您需要执行str.upper：

my_dataset.assign(new_col=lambda x: my_custom_string_function(x['string_column'])

def my_custom_string_function(input)
  return input.str.upper()

也就是说，我会使用：

my_dataset['new column'] = my_dataset['string_column'].str.upper()

为了效率。

编辑：

my_dataset['new column'] = my_dataset['string_column'].apply(lambda x: my_custom_string_function(x))
def my_custom_string_function(input):
    return input.upper()

AttributeError：“系列”对象没有属性“上层”

1 个答案: