如何使用矢量化迭代任意函数

Question

我想在不使用 for 循环的情况下迭代 pandas 数据帧中的给定函数，即使用矢量化。

我已经为这个函数写了一个for循环但是我想提高这个输出的效率。

def f(x,y,operation):
    if operation=='add':
        return x+y
    elif operation=='power':
        return x**y
    else:
        print('type can only be power or add')
df = pd.DataFrame({
              'first_entry':[1,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],
              'operation':[np.nan,'plus','power','plus','plus'],
              'operand':[np.nan,3,2,4,1]
              })
first_entry operation operand       expected_result
1           NA        NA            1
NA          plus      3             4 (= 1+3)
NA          power     2             16 (=4**2)
NA          plus      4             20 (=16+4)
NA          plus      1             21 (=20+1)

我想回来 pd.Series(1,4,16,20,21)，即在数据帧上迭代 f

替代问题： 现在假设

def g(x,y,operation):
    if operation=='relative':
        return x*(1+y)
    elif operation=='absolute':
        return x+y
    else:
        print('type can only be relative or absolute')

我可以编写一个带有列表理解的函数来给出预期的结果吗？

first_entry operation operand       expected_result
1           NA            NA            1
NA          relative      3             4 (= 1*(3+1)
NA          absolute      2             6 (=4+2)
NA          relative      4             30 (=6*(4+1)
NA          absolute      1             31 (=30+1)

Answer 1

我没有直接得到a，b，c之间的关系。但是你可以使用 Pandas apply 函数 Apply 或 Apply Map？

在一个非常高的层次上，有类似的东西：

def f(row):
    if row["type"] == "add":
        return row["a"] + row["b"]
    elif row["type"] == "power":
        return row["a"] ** row["b"]

df["res"] = df.apply(f, axis=1)

这假设您的列分别命名为“a”、“b”和“type”。