如何将多个数据框列传递给函数[重复]答案

【问题标题】：How to pass multiple dataframe columns to a function [duplicate]如何将多个数据框列传递给函数[重复]
【发布时间】：2019-08-12 13:57:04
【问题描述】：

在 Python 中，我创建了一个有 4 个参数的函数（2 个强制 2 个可选）

    def combineDateTime(dateInput, timeInput, dateInputFormat='%Y-%m-%d', timeInputFormat='%H:%M:%S'):
.....

我想通过调用函数并将现有数据框列中的 2 个值传递给它，在我的数据框上创建一个新列，但是我无法理解传递所需列所需的语法。

该函数测试传递的值的类型（例如 str、int 等）并根据它做不同的事情，但我认为问题在于它被传递了一系列，因此逻辑不起作用。

谁能告诉我应该怎么称呼它。我正在尝试使用 .apply 功能。

df_scd2_pd['NewColumn'] = df_scd2_pd[[col_EffFromDT,col_EffFromTM]].apply(combineDateTime, axis=1)

非常感谢

【问题讨论】：

这已由另一篇文章解决，但为了提高速度，解决的语法是 df_scd2_pd['calc_EffFrom'] = df_scd2_pd.apply(lambda row: combineDateTime(row[col_EffFromDT], row[col_EffFromTM]), axis =1)

标签： python pandas dataframe apache-spark-sql

【解决方案1】：

一种方法是将列（作为系列）传递给您的函数（假设它可以使用系列作为前两个输入参数）：

df = pd.DataFrame({
    'col_EffFromDT': ['2019-03-21'],
    'col_EffFromTM': ['12:34:56'],
})

def combineDateTime(dateInput, timeInput, dateInputFormat='%Y-%m-%d', timeInputFormat='%H:%M:%S'):
    return pd.to_datetime(dateInput + ' ' + timeInput, format=' '.join([dateInputFormat, timeInputFormat]))

df['NewColumn'] = combineDateTime(df['col_EffFromDT'], df['col_EffFromTM'])

print(df)

输出：

  col_EffFromDT col_EffFromTM           NewColumn
0    2019-03-21      12:34:56 2019-03-21 12:34:56

注意：如果您调用.apply(f, axis=1)，它会将每一行作为系列传递给函数f，因此您的函数会使用一个参数而不是最少需要两个参数来调用。

【讨论】：