Python 将数据帧元素转换为元组

我有一个数据帧：

>>> df = pd.DataFrame(np.random.random((3,3)))
>>> df
          0         1         2
0  0.732993  0.611314  0.485260
1  0.935140  0.153149  0.065653
2  0.392037  0.797568  0.662104

对于我来说，将每个条目转换为2元组最简单的方法是什么，第一个元素来自当前数据帧，第二个元素来自最后一列（

'2'

）

i、 e.我希望最终结果是：

                      0                    1                      2
0  (0.732993, 0.485260)  (0.611314, 0.485260)  (0.485260, 0.485260)
1  (0.935140, 0.065653)  (0.153149, 0.065653)  (0.065653, 0.065653)
2  (0.392037, 0.662104)  (0.797568, 0.662104)  (0.662104, 0.662104)

---

从pd版本0.20开始，您可以使用

df.transform

：

In [111]: df
Out[111]: 
   0  1  2
0  1  3  4
1  2  4  5
2  3  5  6

In [112]: df.transform(lambda x: list(zip(x, df[2])))
Out[112]: 
        0       1       2
0  (1, 4)  (3, 4)  (4, 4)
1  (2, 5)  (4, 5)  (5, 5)
2  (3, 6)  (5, 6)  (6, 6)

或者，使用

df.apply的另一个解决方案：

In [113]: df.apply(lambda x: list(zip(x, df[2])))
Out[113]: 
        0       1       2
0  (1, 4)  (3, 4)  (4, 4)
1  (2, 5)  (4, 5)  (5, 5)
2  (3, 6)  (5, 6)  (6, 6) 

你也可以使用听写理解：

In [126]: pd.DataFrame({i : df[[i, 2]].apply(tuple, axis=1) for i in df.columns})
Out[126]: 
        0       1       2
0  (1, 4)  (3, 4)  (4, 4)
1  (2, 5)  (4, 5)  (5, 5)
2  (3, 6)  (5, 6)  (6, 6)

我同意Corley的意见，即最好将数据保留为当前格式，并将算法更改为显式处理第二列中的数据

但是，为了回答您的问题，您可以定义一个函数，该函数执行所需的操作，并使用apply调用它

我不喜欢这个答案，它很难看，“应用”是“for循环”的合成糖，你最好不要使用这个：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((3,3)))







你为什么要这样做？更具体地说，如果您想以pandas本身不支持的格式保存数据，为什么要使用pandas？最好将数据保留为当前格式，并将算法更改为显式处理第二列中的数据例如，我想使用最后一列对所有其他列进行滚动回归。总之，这是不容易实现的（、和）。通过转换成元组，我有机会做到这一点。
df
          0         1         2
0  0.847380  0.897275  0.462872
1  0.161202  0.852504  0.951304
2  0.093574  0.503927  0.986476

def make_tuple(row):
    n= len(row)
    row = [(x,row[n - 1]) for x in row]
    return row

df.apply(make_tuple, axis =1)

0   (0.847379908309, 0.462871875315)  (0.897274903359, 0.462871875315)   
1   (0.161202442072, 0.951303842798)  (0.852504052133, 0.951303842798)   
2  (0.0935742441563, 0.986475692614)  (0.503927404884, 0.986475692614)   
                                  2  
0  (0.462871875315, 0.462871875315)  
1  (0.951303842798, 0.951303842798)  
2  (0.986475692614, 0.986475692614)