如何将参数动态传递给 DataFrame.apply() lambda 函数？

Question

我正在尝试为 Dataframe 运行 Pandas apply() 方法以创建新列，如下所示：

df['new_column'] = df.groupby(groupby).apply(lambda x: some_function(x, df['existing_column']))

所以，基本上，我试图动态传递some_function 的第二个参数，相对于df['existing_column'] 存储为每一行的值（值不同）。

我得到的错误是常见的TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed。有没有合适的方法来解决这个问题？我尝试为每一行做一个 for 循环，但这会杀死我的 CPU。

Answer 1

如果每个组需要existing_column 的新列，我建议使用transform：

df['new_column'] = df.groupby('col')['existing_column'].transform(lambda x: funct(x, par))