如何在python中替换数学公式中的数据帧列？

我对sympy有意见， 我有一个数据框列，必须用公式计算，公式是字符串格式的 我用的是sympy，它只取一个值，而不是级数值 我的代码

导入sympy
def eval_eqn（eqn，in_dict）：
sub={sympy.symbols（key）：key对应的项，in_dict.items（）中的项
ans=sympy.simplify（eqn）.evalf（subs=sub）
返回ans
in_dict={“x”：df['bike_count']，“y”：df['car_count']，“z”：df['flight_count']}
eqn=“x+y+z”
评估等式（等式，在目录中）

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当我使用这个函数时，得到一个错误，该序列必须具有属性

func

。有什么建议吗？

我对您的代码做了一些小改动。以下是更新版本。请根据您的需要更换

from sympy import *
import pandas as pd 
  
# initialize list of lists 
data = [[10, 15, 14]] 
  
# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['bike_count', 'car_count','flight_count']) 
print(df)
def eval_eqn(eqn,in_dict):
    sub = {symbols(key):item for key,item in in_dict.items()}
    ans = simplify(eqn).evalf(subs = sub)
    

    return ans
in_dict = {"x": df['bike_count'],"y":df['car_count'],"z":df['flight_count']}
x, y, z = symbols("x y z")
eqn = x+y+z
print(eval_eqn(eqn,in_dict))

针对df中多个值的注释进行编辑

from sympy import *
import pandas as pd 
  
# initialize list of lists 
data = [[10, 15, 14],[20, 15, 14]] 
  
# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['bike_count', 'car_count','flight_count']) 
print(df)
def eval_eqn(eqn,in_dict):
    sub = {symbols(key):item for key,item in in_dict.items()}
    print(sub)
    #exit()
    ans = simplify(eqn).evalf(subs = sub)
    

    return ans
in_dict = {"x": df['bike_count'],"y":df['car_count'],"z":df['flight_count']}
#print("ddd",in_dict)
x, y, z = symbols("x y z")
eqn = x+y+z
for index, row in df.iterrows():
    print({"x": row['bike_count'],"y":row['car_count'],"z":row['flight_count']})
    print(eval_eqn(eqn,{"x": row['bike_count'],"y":row['car_count'],"z":row['flight_count']}))

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如果您需要更多帮助，请查看并告诉我。：）

如果dataframe有一行，那么这种方法很有效，但是如果dataframe有多行，则会出现相同的错误。AttributeError:“Series”对象没有属性“func”Hello@Ramdr我编辑了答案，使其适用于df中的多个值。我认为我们可以使用一个循环来为每个值替换调用函数。请查看上面编辑的答案，并让我知道这是否对您有帮助：）您好@Ramdr，这对您有用吗？还是需要更多的帮助？谢谢你的帮助。欢迎@Ramdr，很高兴它为你工作：）