如何在python中使用lambda函数获取完整的数据帧？

我有一个使用ItErrors的循环逻辑，但是性能很差

result = []
for index, row in df_test.iterrows():
    result.append(product_recommendation_model.predict(df_test.iloc[[index]]))

submission = pd.DataFrame({'ID': df_test['ID'],
                           'Result': result
                          })

display(submission)

我想用apply lambda重写它，但我不知道如何获得完整的数据帧

a = df_test.apply(lambda x: product_recommendation_model.predict(df_test.iloc[[x]]) ,axis=1)

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有人能帮我吗？谢谢。

我想这对你有用

df_new = df_test.apply(lambda row: pd.Series([row['ID'],product_recommendation_model.predict(row)] ,axis=1)
df_new.columns = ['ID','Result']

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注意：您也可以像row[column\u name]一样将参数传递给预测，如果您只想传递一个要预测的列值，row将发送一行的所有列值。

最后，我可以使用下面的代码运行它

df_test.apply(lambda i: product_recommendation_model.predict(i.to_frame().T), axis=1)

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谢谢，实际上我需要将数据帧传递给product_Recommension_model。通过df_测试的每一行预测为数据帧格式。我尝试过使用您的代码，如：df_test.apply（lambda行：pd.Series（[row['ID']，product_recommendation_model.predict（row）]，axis=1），但它将显示keyrerror：