如何将函数应用于多个熊猫列作为参数？答案

【问题标题】：How to apply a function to severals pandas columns as arguments?如何将函数应用于多个熊猫列作为参数？
【发布时间】：2020-01-24 15:38:13
【问题描述】：

请问你能帮我解决我的日常问题吗？我有一个名为 2 列的熊猫数据框 df：

MatSituation  NbChild 
    1         0
    2         1
    3         0
    4         1

我想创建一个带有函数 f 的新列，该函数具有“MatSituation”和“NbChild”参数：

df[n_NbChild] = df['MatSituation ','NbChild '].apply(.....)

请问我该如何处理这种情况？

非常感谢。蒂埃里

df['n_Age'] = df['Age'][dataset['Age'].notnull()].apply(age_classify)

【问题讨论】：

您的预期输出是什么？

标签： pandas function apply

【解决方案1】：

您可以只创建一个接受两个输入并返回一个值的函数，然后为其分配一个新列。

例如：

def sum_two_columns(a, b):
    return a + b


df['New Column'] = sum_two_columns(df.MatSituation, df.NbChild)

df

MatSituation  NbChild   New Column
    1         0            1
    2         1            3
    3         0            3
    4         1            5

【讨论】：

您好，谢谢。我试过你的提议，但第一个参数似乎是行索引： def NbEnfNull(x,y): print("Le code est {} et le nb d\'enfant est {}".format(x,y)) dataset[' n_nbr_enf'] = NbEnfNull(dataset['COD_SIS_FAM'],dataset['NBR_ENF']) 输出：Le code est 0 2 1 2 2 4 3 3 4 1 5 1 6 1 然后第一个参数 id 的值介于 1 和 4 之间我不明白...

【解决方案2】：

如果 age_classify 是一个接受行作为参数的函数 - 你唯一需要修改的是： df['n_Age'] = df['Age'][dataset['Age'].notnull()].apply(age_classify, axis=1)

【讨论】：

【解决方案3】：

我修改了我的函数：

def NbEnfNull(x,y):
    if (y.empty):
        if (x == 1 or x == 2): 
            return 0
        elif (x == 3 or x == 4): 
            return 1   
    else:
        return y

呼叫：

df['n_nbr_enf'] = NbEnfNull(df['COD_SIS_FAM'],df['NBR_ENF'])

但我的 df['n_nbr_enf'] 有空值

df['n_nbr_enf'].isnull().sum()

1472 不知道怎么进步... 非常感谢。

【讨论】：