将函数应用于数据框列？答案

【问题标题】：Applying function to dataframe column?将函数应用于数据框列？
【发布时间】：2020-03-23 13:28:33
【问题描述】：

我有以下函数（将列作为输入的单热编码函数）。我基本上想将它应用于我的数据框中的列，但似乎无法理解出了什么问题。

def dummies(dataframe, col):
    dataframe[col] = pd.Categorical(dataframe[col])
    pd.concat([dataframe,pd.get_dummies(dataframe[col],prefix = 'c')],axis=1)

df1 = df['X'].apply(dummies)

猜我怎么称呼它有问题？

【问题讨论】：

你试过这样称呼它吗：df1 = dummies(df, 'X')
你需要返回一个值 .. 应该可以修复它，虽然我无法在没有示例 df 的情况下对其进行测试

标签： python pandas function one-hot-encoding

【解决方案1】：

你需要确保你从函数返回一个值，目前你不是......当你将函数应用于列时，你基本上是将列中每一行的值传递给函数，所以您的功能设置错误..通常您会这样做：

def function1(value):
    new_value = value*2 #some operation
    return new_value

然后：

df['X'].apply(function1)

目前您的函数设置为采用整个 df 和列的名称，因此如果您这样调用它，您的函数可能会起作用：

df1 = dummies(df, 'X')

但你仍然需要添加一个return语句

【讨论】：

谢谢 Derek，真不敢相信我错过了退货声明。附带问题..是否可以将此功能应用于一行中的多个列？
喜欢将相同的功能分别应用于多个列吗？还是应用一个使用多列作为输入的函数？
在任何一种情况下，检查这些问题，它们都涵盖：stackoverflow.com/questions/50519983/… 和 stackoverflow.com/questions/13331698/…

【解决方案2】：

如果您想将其应用于该列，则无需创建新数据框。这是正确的语法。 Please read the docs.

df['X'] = df['X'].apply(lambda x : dummies(x))

【讨论】：

如果他们想用结果制作一个新的df怎么办