在多列熊猫上应用 lambda 行

Question

我正在创建一个示例数据框：

tp = pd.DataFrame({'source':['a','s','f'], 
                   'target':['b','n','m'], 
                   'count':[0,8,4]})

并根据'target'列的条件创建'col'列>>与源相同，如果匹配条件，否则为默认值，如下：

tp['col'] = tp.apply(lambda row:row['source'] if row['target'] in ['b','n'] else 'x')

但它向我抛出了这个错误：KeyError: ('target', 'occurred at index count')

如何在不定义函数的情况下使其工作？

Answer 1

你需要使用axis=1 告诉 Pandas 你想对每一行应用一个函数。默认为axis=0。

tp['col'] = tp.apply(lambda row: row['source'] if row['target'] in ['b', 'n'] else 'x',
                     axis=1)

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但是，对于这个特定任务，您应该使用矢量化操作。例如，使用numpy.where:

tp['col'] = np.where(tp['target'].isin(['b', 'n']), tp['source'], 'x')

pd.Series.isin 返回一个布尔系列，告诉 numpy.where 是选择第二个还是第三个参数。