python - 如何从其索引和两个变量函数创建一个 pandas DataFrame？

Question

这是我一直在使用的常见模式:

rows = ['Joe','Amy','Tom']
columns = ['account_no', 'balance']

def f(row, column):
    '''Fetches value from database'''
    return np.random.random()

pd.DataFrame([[f(row, column) for column in columns] for  row in rows], index=rows, columns=columns)

如果行和列都是数字，我也可以使用np.meshgrid:

rows = [1,2,3]
columns = [4,5]

pd.DataFrame(np.vectorize(f)(xs, ys), index=rows, columns=columns)

我的问题是，在一般情况下，最优雅/Pythonic/“pandasic”/最快/最易读的方法是什么？

谢谢!

Answer 1

这样做的一种方法是将您的函数变成一个 ufunc，然后使用 outer

import numpy as np
uf = np.frompyfunc(f, 2, 1) # f has 2 inputs, 1 outputs
pd.DataFrame(uf.outer(rows, columns), index=rows, columns=columns)

您上面的一个标准是“最具可读性”，我认为您现有的 for 循环解决方案是最好的。