python - 在多列 Pandas 上应用 lambda 行

Question

我正在创建一个示例数据框:

tp = pd.DataFrame({'source':['a','s','f'], 
                   'target':['b','n','m'], 
                   'count':[0,8,4]})

并根据“目标”列的条件创建列“col”>>与源相同，如果匹配条件，则为默认值，如下所示:

tp['col'] = tp.apply(lambda row:row['source'] if row['target'] in ['b','n'] else 'x')

但这给我带来了这个错误: KeyError: ('target', 'occurred at index count')
如何在不定义函数的情况下使其工作？

Answer 1

您需要使用 axis=1告诉 Pandas 你想对每一行应用一个函数。默认为 axis=0 .

tp['col'] = tp.apply(lambda row: row['source'] if row['target'] in ['b', 'n'] else 'x',
                     axis=1)

但是，对于此特定任务，您应该使用矢量化操作。例如，使用 numpy.where :

tp['col'] = np.where(tp['target'].isin(['b', 'n']), tp['source'], 'x')

pd.Series.isin 返回一个 bool 系列，它告诉 numpy.where是选择第二个还是第三个参数。