使用 DataFrame row.index 作为 lambda 函数结果的输入答案

【问题标题】：Use DataFrame row.index as input to lambda function result使用 DataFrame row.index 作为 lambda 函数结果的输入
【发布时间】：2022-01-09 10:33:37
【问题描述】：

我有一个大数据框 df_vol。它有大约 20 列和 500k 行。在名为“FTID”的列中，三个值是“###”。除了这三个实例之外，“FTID”列中的每个其他值都是唯一的。我想搜索并将“###”的每个实例更改为唯一的。这两个选项中的任何一个都可以接受：

“###1”、“###2”、“###3”或
"###" + str(row_index) for each 即用行索引连接"###"

我试过的代码是：

df_vol["FTID"] = df_vol["FTID"].apply(lambda x: "###" if x == "###" else None)

我知道上面的代码实际上并没有改变任何东西，但我不知道如何让它只提取行索引或使用增量数字。我尝试了很多不同的东西，但我是菜鸟，我在黑暗中刺伤。在我看来它应该是这样的：

df_vol["FTID"] = df_vol["FTID"].apply(lambda x: "###" + df_vol.index.astype(str) if x == "###" else None)

但我所取得的小小的成功只是为新值返回了类似的东西：

Int64Index([   423,    424,    425,    426,    427,    428,    429,    430,

现在要去收集我所有的头发，看看我能不能把它粘在头上；）

【问题讨论】：

标签： pandas lambda duplicates rename

【解决方案1】：

您可以使用x.name 访问索引。我认为你需要这样的东西：

df_vol["FTID"] = df_vol["FTID"].apply(lambda x: f"###{x.name}" if x == "###" else x)

（我不明白您为什么要将值设置为 None，因为其他值是唯一的...我认为当不等于 ### 时它应该保持不变）

编辑：`apply` 在Series 和Dataframes 上使用时的工作方式略有不同。

在您的情况下，最好创建一个函数并将其应用于您的整个数据框：

def myfunc(row):
    if row['FTID']=="###":
        row['FTID'] = f"###{row.name}"
    return row

df_vol = df_vol.apply(myfunc, axis=1)

【讨论】：

感谢您的回复 - 当我按照您的建议尝试时出现错误：** AttributeError: 'str' object has no attribute 'name' ** 然后我将 {x.name} 更改为 { x.index} 我最终得到的结果如下所示： ** ### 的内置方法索引> ** 对此我仍然摸不着头脑。附言。我在原始帖子中使用“else None”的原因是因为我处于陡峭的学习曲线上；）
我明白了。我更新了我的答案，看看吧！

编辑：apply 在Series 和Dataframes 上使用时的工作方式略有不同。

编辑：`apply` 在Series 和Dataframes 上使用时的工作方式略有不同。