python - 从 .apply 添加列到数据框

Question

我在操作数据框以创建其他人的新变量函数时遇到了一个小问题。

我可以计算它，但不能将它聚合回原始数据框。

这里有我的 test 数据框和我的 new_column

test = pd.DataFrame({'name': ["john", "jack", "albert"],
                         'day': ["2018-01-01", "2018-01-02", "2018-01-03"],
                         'result': ['c("7", "6", "")', 'c("3", "6", "10")', 'c("4", "3", "")']})

def update_result(row, x):
    return row[x].replace("c(", "").replace(")","").replace("\"","").replace(" ","").split(",")

new_column=test.apply(lambda row: update_result(row,2),axis=1)

但是当我尝试将 new_column 添加到 data_frame 时，我收到了一条有关操作副本的错误消息。您知道聚合此列的正确方法是什么吗？

test['result2']=new_column

我得到了:

ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1

和

 # check if we are modifying a copy

感谢您的帮助。

Answer 1

如果你想将一个函数应用到特定的列，你可以这样尝试:

test['result2']=test['result'].apply(lambda row: row.replace("c(", "").replace(")","").replace("\"","").replace(" ","").split(","))

Out[5]:
          day    name             result     result2
0  2018-01-01    john    c("7", "6", "")    [7, 6, ]
1  2018-01-02    jack  c("3", "6", "10")  [3, 6, 10]
2  2018-01-03  albert    c("4", "3", "")    [4, 3, ]

如果出现 SettingWithCopyWarning 警告，您可以尝试按照建议设置或更新列:

new_col=test['result'].apply(lambda row: row.replace("c(", "").replace(")","").replace("\"","").replace(" ","").split(","))
test.loc[:, 'result2'] = new_col

loc 命令需要指定要选择的行(: 表示所有行)和哪一列(result2 是您想要创建的列，或者如果您想要更新现有列，例如 result，您也可以)。

你也可以看看这个页面，这个主题解释得很好here .