【问题标题】:Passing multiple columns to a function as argument and getting a new column from the function for the dataframe in python将多列作为参数传递给函数,并从函数中为python中的数据框获取新列
【发布时间】:2021-10-04 00:02:41
【问题描述】:

我想通过需要两列作为参数的函数的返回值创建一个新列。

这是我的数据框(df)。数据框有多列索引

Time Temp Press
sec K kPa
0.00 300 101
.... .... ....
4.00 380 180

我有一个函数从 Temp and Press 返回一个新值

def density(Temp, Press)
    ....
    return rho

使用此功能,我想创建一个新列,如下所示

Time Temp Press Density
sec K kPa kg/m3
0.00 300 101 1000
.... .... .... ....
4.00 380 180 1004

从我自己的搜索来看,我似乎需要使用'apply'。

所以我尝试了一些代码,例如

df['Density', 'kg/m3'] = df['Density', 'kg/m3'].apply(density, args=(df['Temp', 'K'], df['Press','kPa']))

我收到了错误消息

TypeError: 'module' 对象不可调用

QnA 开始,我猜应该修改函数定义以将数据帧类型作为参数。但我被困在这里了。

如果我使用另一种方法,例如for-iteration,它将得到解决。但我希望这个问题有一个更快更简洁的表达方式。

有解决办法吗?

我提前感谢它。 =)

【问题讨论】:

    标签: python dataframe function arguments


    【解决方案1】:

    下面的代码可以运行很长时间,并且无论如何都会产生结果

    df['Density', 'kg/m3'] = df.apply(lambda x:density(x['Temp', 'K'], x['Press','kPa']), axis=1)
    

    “数据”很大(ASCII,22 Mb),但我想知道是否有办法加速计算。

    【讨论】:

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