简单地应用于 concat pandas-columns答案

【问题标题】：simple apply to concat pandas-columns简单地应用于 concat pandas-columns
【发布时间】：2018-01-04 15:43:34
【问题描述】：

我怎样才能使这个程序工作？结果应该是连接的整数：

import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'A': range(5), 'B': range(5, 10)})
f = lambda x, y: str(x) + str(y)
d[['A', 'B']].apply(f, axis = 1)

谢谢和亲切的问候

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas apply

【解决方案1】：

在与DataFrame 和axis=1 一起应用时，每个循环都会生成Series：

f = lambda x: str(x.A) + str(x.B)
a = d[['A', 'B']].apply(f, axis = 1)

非常相似，可以先将两列都转换为strings：

f = lambda x: x.A + x.B
a = d[['A', 'B']].astype(str).apply(f, axis = 1)

您可以通过自定义函数检查处理：

def f(x):
    print (x)
    print (x.A)
    print (x.B)
    return str(x.A) + str(x.B)

a = d[['A', 'B']].apply(f, axis = 1)

A    0
B    5
Name: 0, dtype: int64
0
5
A    1
B    6
Name: 1, dtype: int64
1
6
A    2
B    7
Name: 2, dtype: int64
2
7
A    3
B    8
Name: 3, dtype: int64
3
8
A    4
B    9
Name: 4, dtype: int64
4
9

但更好/更快的是加入+，但首先将数字列转换为strings：

a = d['A'].astype(str) + d['B'].astype(str)

print (a)
0    05
1    16
2    27
3    38
4    49
dtype: object

【讨论】：

我不明白的是，我将什么从 d[['A', 'B']] 交给 lambda 函数“f”？ Columns = Pandas-Series / Lists 还是 d.A 和 d.B 的单个元素？
不确定是否理解，因此添加了自定义功能以便更好地解释。
非常感谢，使用您的海关功能让我也清楚了。

【解决方案2】：

为什么不使用更简单的东西，比如：

d['A'].apply(str) + d['B'].apply(str)

【讨论】：