python - 通过在两个现有列上使用 lambda 函数在 Panda 中创建一个新列

Question

我可以通过定义用户函数然后使用应用在 Panda 中添加一个新列。但是，我想使用 lambda 来做到这一点；有办法解决吗？

例如，df 有两列a 和b。我想创建一个新列 c，它等于 a 和 b 之间的最长长度。

像这样的东西:

df['c'] = df.apply(lambda x, len(df['a']) if len(df['a']) > len(df['b']) or len(df['b']) )

一种方法:

df = pd.DataFrame({'a':['dfg','f','fff','fgrf','fghj'], 'b' : ['sd','dfg','edr','df','fghjky']})

df['c'] = df.apply(lambda x: max([len(x) for x in [df['a'], df['b']]]))
print df
      a       b   c
0   dfg      sd NaN
1     f     dfg NaN
2   fff     edr NaN
3  fgrf      df NaN
4  fghj  fghjky NaN

Answer 1

您可以使用函数 map并按函数选择 np.where more info

print df
#     a     b
#0  aaa  rrrr
#1   bb     k
#2  ccc     e
#condition if condition is True then len column a else column b
df['c'] = np.where(df['a'].map(len) > df['b'].map(len), df['a'].map(len), df['b'].map(len))
print df
#     a     b  c
#0  aaa  rrrr  4
#1   bb     k  2
#2  ccc     e  3

下一个解决方案是使用函数 apply带参数 axis=1:

axis = 1 or ‘columns’: apply function to each row

df['c'] = df.apply(lambda x: max(len(x['a']), len(x['b'])), axis=1)