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我有一个像这样的数据框:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': range(4), 'b': range(2, 6)})
a b
0 0 2
1 1 3
2 2 4
3 3 5
我有一个返回多个值的函数。在这里,我只使用一个虚拟函数,它返回特定输入可迭代的最小值和最大值:
def return_min_max(x):
return (np.min(x), np.max(x))
现在我想要例如将每列的最大值添加到相应列中的每个值。
所以
df.apply(return_min_max)
给出
a (0, 3)
b (2, 5)
然后
df.add(df.apply(return_min_max).apply(lambda x: x[1]))
产生期望的结果
a b
0 3 7
1 4 8
2 5 9
3 6 10
我想知道是否有一种更直接的方法可以避免两个链接的apply
。
只是为了确保:
我对一个不感兴趣
df.add(df.max())
类型解决方案。我突出显示了 dummy_function
来说明这不是我的实际函数,而只是作为具有多个输出的最小示例函数。
最佳答案
再看一下,您的 return_min_max
是一个列函数。所以情况并没有那么糟糕。你可以这样做,例如:
# create a dataframe for easy access
ret_df = pd.DataFrame(df.apply(return_min_max).to_dict())
# a b
# 0 0 2
# 1 3 5
# add
df.add(ret_df.loc[1], axis=1)
输出:
a b
0 3 7
1 4 8
2 5 9
3 6 10
和 numpy 广播:
df.values[None,:] + ret_df.values[:,None]
给出:
array([[[ 0, 4],
[ 1, 5],
[ 2, 6],
[ 3, 7]],
[[ 3, 7],
[ 4, 8],
[ 5, 9],
[ 6, 10]]], dtype=int64)
关于python - 如何仅使用返回多个值的函数的一个特定输出来操作列条目?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56891370/
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