apply() 函数在新列中生成新值

Question

我是 python 3 和 pandas 的新手。我尝试将新列添加到数据框中，其中值是两个现有列之间的差异。 我当前的代码是：

import pandas as pd
import io
from io import StringIO
x="""a,b,c
1,2,3
4,5,6
7,8,9"""

with StringIO(x) as df:
    new=pd.read_csv(df)

print (new)

y=new.copy()

y.loc[:,"d"]=0

# My lambda function is completely wrong, but I don't know how to make it right.

y["d"]=y["d"].apply(lambda x:y["a"]-y["b"], axis=1)

想要的输出是

a b c d

1 2 3 -1

4 5 6 -1

7 8 9 -1

有人知道如何让我的代码工作吗？

感谢您的帮助。

Answer 1

您需要 y 仅用于 DataFrame 用于 DataFrame.apply 和 axis=1 用于按行处理：

y["d"]= y.apply(lambda x:x["a"]-x["b"], axis=1)

为了更好的调试，可以创建自定义函数：

def f(x):
    print (x)
    a = x["a"]-x["b"]
    return a

y["d"]= y.apply(f, axis=1)

a    1
b    2
c    3
Name: 0, dtype: int64
a    4
b    5
c    6
Name: 1, dtype: int64
a    7
b    8
c    9
Name: 2, dtype: int64

---

如果只需要减去列，则更好的解决方案：

y["d"] = y["a"] - y["b"]

print (y)
   a  b  c  d
0  1  2  3 -1
1  4  5  6 -1
2  7  8  9 -1