将 pandas 中的 2 列映射到第三列答案

【问题标题】：Mapping 2 columns in pandas to third one将 pandas 中的 2 列映射到第三列
【发布时间】：2019-03-19 05:12:49
【问题描述】：

我想基于其他 2 列（URL 和 Title）创建 pandas 列 'Link'，以便创建包含 HTML 链接标签的列，其中包含标题：

<a href="{}">{}</a>'.format(df['Ad_URL'],df['Title'])

我正在使用：

def Ad_Link(df):
    return ('<a href="{}">{}</a>'.format(df['Ad_URL'],df['Title']))

df['Link'] = df[['Ad_URL','Title']].apply(lambda x:Ad_Link(x), axis=1)

但它没有按预期工作。

它给出： <a href="List of all URLs">List of all Titles</a> 用于 df['Link'] 中的所有项目

假设迭代并给出：

<a href="URL[0]">Title[0]</a> 
<a href="URL[1]">Title[1]</a>

编辑

实际上我的解决方案有效，最初的数据框有问题。

【问题讨论】：

你的代码适合我
您遇到错误了吗？
用预期输出和实际输出更新您的问题
您能否解释一下它是如何不按预期工作的。给你？？？？
你能把参数名df改成函数Add_Link别的名字吗？

标签： python python-3.x pandas lambda

【解决方案1】：

首先你的代码对我很有效。但是添加了多个具有相同输出的解决方案：

df = pd.DataFrame({'Ad_URL':['u1', 'u2', 'u3'], 'Title':['t1', 't2', 't3']})


def Ad_Link(df):
    return ('<a href="{}">{}</a>'.format(df['Ad_URL'],df['Title']))

df['Link'] = df[['Ad_URL','Title']].apply(lambda x:Ad_Link(x), axis=1)

#change variable in function to x
def Ad_Link1(x):
    return ('<a href="{}">{}</a>'.format(x['Ad_URL'],x['Title']))

df['Link1'] = df[['Ad_URL','Title']].apply(lambda x:Ad_Link1(x), axis=1)

#removed lambda function
def Ad_Link2(x):
    return ('<a href="{}">{}</a>'.format(x['Ad_URL'],x['Title']))

df['Link2'] = df.apply(Ad_Link2, axis=1)

#pass columns names to lambda function, changed function
def Ad_Link3(url, link):
    return ('<a href="{}">{}</a>'.format(url, link))

df['Link3'] = df.apply(lambda x: Ad_Link3(x['Ad_URL'],x['Title']), axis=1)

#only lambda function solution
df['Link4'] = df.apply(lambda x: '<a href="{}">{}</a>'.format(x['Ad_URL'], x['Title']), axis=1)

print (df)
  Ad_URL Title                 Link                Link1                Link2  \
0     u1    t1  <a href="u1">t1</a>  <a href="u1">t1</a>  <a href="u1">t1</a>   
1     u2    t2  <a href="u2">t2</a>  <a href="u2">t2</a>  <a href="u2">t2</a>   
2     u3    t3  <a href="u3">t3</a>  <a href="u3">t3</a>  <a href="u3">t3</a>   

                 Link3                Link4  
0  <a href="u1">t1</a>  <a href="u1">t1</a>  
1  <a href="u2">t2</a>  <a href="u2">t2</a>  
2  <a href="u3">t3</a>  <a href="u3">t3</a>

【讨论】：

在#removed lambda 函数下应该是 df['Link2'] = df.apply(Ad_Link1, axis=1) 中的 Ad_Link2？
@Harvey - 哎呀，错字，应该有df['Link2'] = df.apply(Ad_Link2, axis=1)

【解决方案2】：

这对我来说很好。

df = pd.DataFrame({'Ad_URL':['u1', 'u2', 'u3'], 'Title':['t1', 't2', 't3']})

def Ad_Link(df):
    return ('<a href="{}">{}</a>'.format(df['Ad_URL'],df['Title']))

df['Link'] = df[['Ad_URL','Title']].apply(lambda x:Ad_Link(x), axis=1)

print(df)

输出：

  Ad_URL Title                 Link
0     u1    t1  <a href="u1">t1</a>
1     u2    t2  <a href="u2">t2</a>
2     u3    t3  <a href="u3">t3</a>

【讨论】：