python - 数据框应用不接受轴参数

Question

我有两个数据框:data 和 rules。

>>>data                            >>>rules
   vendor                             rule
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2  googly                           2 macbook

在计算每个供应商和规则之间的 Levenshtein 相似度后，我试图将两个新列添加到 data 数据框中。所以我的数据框最好包含如下所示的列:

>>>data
  vendor   rule    similarity
0 googel   google    0.8

到目前为止，我正在尝试执行一个 apply 函数，它将向我返回此结构，但 dataframe apply 不接受 axis 参数。

>>> for index,r in rules.iterrows():
...     data[['rule','similarity']]=data['vendor'].apply(lambda row:[r[0],ratio(row[0],r[0])],axis=1)
...
Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 2, in <module>

File "/home/mnnr/test/env/test-1.0/runtime/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/series.py", line 2220, in apply
mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype)
File "pandas/src/inference.pyx", line 1088, in pandas.lib.map_infer (pandas/lib.c:62658)
File "/home/mnnr/test/env/test-1.0/runtime/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/series.py", line 2209, in <lambda>
f = lambda x: func(x, *args, **kwds)

TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'axis'

有人可以帮我弄清楚我做错了什么吗？我所做的任何更改只会产生新的错误。谢谢

Answer 1

您正在调用 apply 的 Series 版本对于它没有意义的 axis arg 因此错误。

如果你这样做了:

data[['rule','similarity']]=data[['vendor']].apply(lambda row:[r[0],ratio(row[0],r[0])],axis=1)

然后这会生成一个单独的 df 列

或者只是删除 axis 参数:

data[['rule','similarity']]=data['vendor'].apply(lambda row:[r[0],ratio(row[0],r[0])])

更新

看看您在做什么，您需要针对每个供应商计算每个规则的编辑比率。

您可以通过以下方式做到这一点:

data['vendor'].apply(lambda row: rules['rule'].apply(lambda x: ratio(x, row))

我认为这应该根据每个规则计算每个供应商的比率。