Wie wende ich eine Funktion auf mehrere Pandas-Datenrahmenspalten an und erstelle eine neue Spalte?

Anwenden einer Funktion auf mehrere Spalten eines Pandas-Datenrahmens

Die Situation ist wie folgt: Eine Funktion und ein Datenrahmen werden definiert und die Ziel ist es, die Funktion auf zwei bestimmte Spalten des Datenrahmens anzuwenden, um eine neue Spalte zu generieren. Der Versuch, die Apply-Methode mit der Funktion zu verwenden, führt jedoch zu einem Fehler.

Um dieses Problem zu beheben, gibt es mehrere Ansätze:

Lambda-Ausdruck mit Spaltennamen

Eine prägnante und lesbare Lösung ist die Verwendung eines Lambda-Ausdrucks innerhalb der Apply-Methode:

df['col_3'] = df.apply(lambda x: get_sublist(x.col_1, x.col_2), axis=1)

Dieser Ansatz direkt verwendet die Spaltennamen anstelle von numerischen Indizes, wodurch es weniger fehleranfällig ist.

Beispiel mit Beispieldaten

Bedenken Sie die Beispieldaten:

df = pd.DataFrame({'ID':['1', '2', '3'], 'col_1': [0, 2, 3], 'col_2':[1, 4, 5]})
mylist = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

Durch Ausführen des vorherigen Codes wird eine neue Spalte, col_3, generiert, die das gewünschte enthält Ergebnis:

  ID  col_1  col_2      col_3
0  1      0      1     [a, b]
1  2      2      4  [c, d, e]
2  3      3      5  [d, e, f]

Eckige Klammern für nicht standardmäßige Spaltennamen

Wenn die Spaltennamen Leerzeichen enthalten oder mit vorhandenen Datenrahmenattributen übereinstimmen, können eckige Klammern verwendet werden:

df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x['col 1'], x['col 2']), axis=1)

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