Python Pandas Lambda : Using multiple variables Lambda within DataFrame

Question

我有一个系列如下:

example = pd.Series([[1.0, 1209.75, 1207.25],
 [1.0, 1211.0, 1207.5],
 [-1.0, 1211.25, 1205.75],
 [0, 1207.25, 1206.0],
 [1.0, 1206.25, 1201.0],
 [-1.0, 1205.75, 1202.75],
 [0, 1205.5, 1203.75]])

这个系列基本上在每个单元格中都有一个包含 3 个数字的列表。我将它变成一个 DataFrame 并添加一个新列:

example = example.to_frame(name="input")
example["result"]=np.NaN

现在我想对其执行以下操作:

example["result"] = example["input"].apply(lambda x,y,z: y if x==1 else z if x==-1 else NaN)

我在尝试执行此操作时收到以下错误消息:缺少 2 个必需的位置参数:“y”和“z”

Answer 1

lambda 只接受一个参数，在本例中是一个列表。只需索引列表:

>>> example["result"] = example["input"].apply(lambda lst: lst[1] if lst[0]==1 else lst[2] if lst[0]==-1 else np.NaN)
>>> example
                      input   result
0   [1.0, 1209.75, 1207.25]  1209.75
1     [1.0, 1211.0, 1207.5]  1211.00
2  [-1.0, 1211.25, 1205.75]  1205.75
3      [0, 1207.25, 1206.0]      NaN
4    [1.0, 1206.25, 1201.0]  1206.25
5  [-1.0, 1205.75, 1202.75]  1202.75
6      [0, 1205.5, 1203.75]      NaN

轻松一点，您可以将嵌套的三元运算符重构为具有嵌套 ifs 的函数，这样您的代码就更具可读性:

def func(lst):
    x, y, z = lst
    if x == 1:
        return y
    elif x == -1:
        return z
    else:
        return np.NaN


example["result"] = example["input"].apply(func)