如何將函數應用於 Pandas DataFrame 中的多個欄位？

將函數應用於Pandas Dataframe 的多列

假設我們在Pandas Dataframe 中有一個包含多列的資料集，並且我們想要將自訂函數套用到其中兩個欄位。這可能是資料操作和分析中的常見任務。以下是實現此目標的逐步指南：

1.定義函數：

定義一個接受兩個輸入的自訂函數，代表兩列中的值。此函數應該對這些輸入執行所需的操作。

2.使用 Lambda 應用函數：

Pandas 提供了一個 lambda 函數，讓我們可以將函數應用於資料幀的每一行。我們可以利用這一點將自訂函數應用到選定的列。

使用 lambda 將函數應用到多列的語法是：

df['new_column_name'] = df.apply(lambda x: your_function(x.column_1, x.column_2), axis=1)

其中：

• new_column_name 是將儲存函數結果的新欄位的名稱。
• your_function 是使用者定義的函數，接受兩個輸入並傳回所需的輸出。
• x 表示資料幀的每一行，x.column_1 和 x.column_2 存取指定列中的值。
• axis=1 表示函數套用於每一行，而不是每一列。

3.範例：

考慮以下範例資料框：

df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'col_1': [0,2,3], 'col_2':[1,4,5]})

假設我們要建立一個名為「col_3」的新列，其中包含基於值的原始列表mylist 的子列表在col_1 和col_2 中。我們可以定義一個函數get_sublist 如下：

def get_sublist(sta, end):
    return ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'][sta:end+1]

現在，我們可以使用lambda 應用此函數：

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

這會在資料框中建立一個新列'col_3'所列'col_3'所列需的子列表。

4.替代方案：

使用 lambda 是將函數應用於多個資料框列的簡潔且通用的方法。但是，如果您喜歡更明確的方式，也可以將 apply() 方法與採用 Series 作為輸入的自訂函數結合使用。這種方法涉及定義一個函數，該函數採用表示一行的單一輸入，然後根據需要操作該特定行。

以上是如何將函數應用於 Pandas DataFrame 中的多個欄位？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！