在多个列上运行相同的函数并返回一个新列答案

【问题标题】：Run same function on multiples columns and return a new column在多个列上运行相同的函数并返回一个新列
【发布时间】：2021-12-30 02:58:21
【问题描述】：

我在数据框中有几列具有绿色/黄色/红色值：

示例：

Date	Index1	Index2
20-Dec-21	Green	Yellow
21-Dec-21	Red	Yellow

我想在此数据框中再添加一列，首先根据逻辑为每一列分配一个分数：如果绿色，则得分 = 1，如果黄色，则为 0.5，如果红色，则为 0，然后将这些单独的分数相加以产生最终分数.例如。对于第 1 行，得分 = 1+0.5 = 1.5，对于第 2 行得分 = 0+0.5 =0.5，依此类推。

func 本身很容易写：

def color_to_score(x):
    if (x=='Green'):
        return 1
    elif (x=='Yellow'):
        return 0.5
    else: return 0

但我正在努力将其应用于每一列，然后将结果分数添加到各列中，以一种优雅的方式生成一个新分数。我显然可以这样做：

df['Index1score'] = df['Index1'].apply(color_to_score)

为每个相关列生成一个分数列，然后添加它们，但这是非常不雅且不可扩展的。寻求帮助。

【问题讨论】：

您为什么认为这是“不优雅且不可扩展”？我不同意这两种说法。您有一个语句从现有数据创建一个全新的列。
你可以使用replace;例如df['Index1score'] = df['Index1'].replace({'Green': 1, 'Yellow': 0.5, 'Red': 0}, regex=True)
所以对于最终的（综合）得分，我可以这样说：``` df['score'] = (df['Index1'].apply(color_to_score) + df['Index1 '].apply(color_to_score)) + ..... ``` 但是一旦列数超过某个否，这个解决方案就不是很优雅。所以可能我在这里缺少一个技巧来指定所有列名。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这是使用replace()的替代方法：

replace_dict = {'Green':1,'Yellow':.5,'\w':0}
df.assign(new_col = df[['col1','col2']].replace(replace_dict,regex=True).sum(axis=1))

另外，您可以使用pd.to_numeric() 并设置errors = 'coerce' 将所有非数值转换为NaN，而不是使用\w 来替换所有其他单词

replace_dict = {'Green':1,'Yellow':.5}
df.assign(new_col = pd.to_numeric(df[['col1','col2']].replace(replace_dict).stack(),errors='coerce').unstack().sum(axis=1))

输出：

        Date   col1    col2  new_col
0  20-Dec-21  Green  Yellow      1.5
1  21-Dec-21    Red  Yellow      0.5

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要提供 Axis=1 才能将函数应用于每一行。 2.x 在您的函数中将是一行（不是单元格）。
您可以将x 行转换为列表。
计算每个值在列表中出现的次数，然后乘以它的值。
求和，并输出结果。

【讨论】：

【解决方案3】：

选择 Python 而不是 pandas，让您的生活更轻松。

score_dict = {'Green': 1, 'Yellow': 0.5, 'Red': 0}

df = pd.DataFrame(data)
df["total_score"] = 0.0

for index, row in df.iterrows():
   df.at[index, "total_score"] = score_dict[row["Index1"]] + score_dict[row["Index2"]]

print(df)

【讨论】：

【解决方案4】：

想出了这个解决方案。

scores = []
for index in range(len(df.index)):
    scoreTotal = 0
    for column in df.columns:
        color = df[column][index]
        scoreTotal += color_to_score(color)

    scores.append(scoreTotal)

df["Score"] = scores

【讨论】：