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여러 열을 처리할 때 Pandas \'apply\' 함수의 오류를 해결하는 방법은 무엇입니까?

DDD
풀어 주다: 2024-10-18 07:28:29
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How to Resolve Errors in Pandas 'apply' Function When Handling Multiple Columns?

여러 열을 처리하는 Pandas 'apply' 함수에 문제가 있나요?

Pandas 라이브러리는 행 단위 변환을 위한 'apply' 기능을 제공합니다. 여러 열과 관련된 작업을 포함합니다. 그러나 사용자가 함수 내의 특정 열에 액세스하려고 하면 문제가 발생할 수 있습니다.

이러한 문제 중 하나는 사용자가 두 개의 스칼라 값('a' 및 ')을 사용하는 함수를 적용하려고 시도하는 질문에 예시되어 있습니다. c')를 입력으로 사용합니다. 그러나 오류 메시지는 'a'라는 이름이 인식되지 않는다는 것을 나타냅니다.

이 문제에 대한 해결책은 'apply' 함수 내에서 열을 참조하기 위한 올바른 구문을 사용하는 것입니다. 사용자는 열 이름만 사용하는 대신('a') 대괄호('[' 및 ']')로 묶어야 합니다. 예를 들어 'a' 열에 접근하려면 'row['a']'로 작성해야 합니다.

개정 코드:

<code class="python">df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1)</code>
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추가 고려 사항:

'적용'과 함께 사용할 사용자 정의 함수를 정의할 때 올바른 데이터 유형에서 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다. 제공된 업데이트된 예에서 'my_test' 함수는 DataFrame의 모든 행에 대한 입력 값('a')과 'a' 열 간의 누적 차이를 계산하도록 정의됩니다. 이를 위해서는 'a'와 'df'a''가 모두 숫자 값이어야 합니다.

대체 구문:

편의를 위해 Pandas는 'apply'에 대한 대체 구문을 제공합니다. ' 여러 열에서 작업할 때. 열 이름을 함수에 대한 인수로 지정하면 함수 내에서 열 값에 직접 액세스할 수 있습니다.

예:

<code class="python">def my_test2(row):
    return row['a'] % row['c']

df['Value'] = df.apply(my_test2, axis=1)</code>
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원천:php
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