Python 将具有多个参数的函数传递给DataFrame.apply

假设我有这样一个数据帧：

df = pd.DataFrame([['foo', 'x'], ['bar', 'y']], columns=['A', 'B'])


       A    B
0    foo    x
1    bar    y

def some_func(row):
    return '{0}-{1}'.format(row['A'], row['B'])

df['C'] = df.apply(some_func, axis=1)

df


       A    B        C
0    foo    x    foo-x
1    bar    y    bar-y

我知道如何在涉及数据帧时使用带Apply的单参数函数，如下所示：

df = pd.DataFrame([['foo', 'x'], ['bar', 'y']], columns=['A', 'B'])


       A    B
0    foo    x
1    bar    y

def some_func(row):
    return '{0}-{1}'.format(row['A'], row['B'])

df['C'] = df.apply(some_func, axis=1)

df


       A    B        C
0    foo    x    foo-x
1    bar    y    bar-y

当数据帧涉及多个输入参数时，如何在其上使用apply？下面是我想要的一个例子：

def some_func(row, var1):
    return '{0}-{1}-{2}'.format(row['A'], row['B'], var1)

df['C'] = df.apply(some_func(row, var1='DOG'), axis=1)

df


       A    B            C
0    foo    x    foo-x-DOG
1    bar    y    bar-y-DOG

我不是在寻找解决这一特定示例的变通方法，只是一般来说如何做类似的事情。任何建议都将不胜感激，谢谢。

我想可以

df.apply('-'.join,1)+'-DOG'
Out[157]: 
0    foo-x-DOG
1    bar-y-DOG
dtype: object

---

这正是您认为的方式，

apply

接受

args

和

kwargs

并将它们直接传递给

某些函数

df.apply(some_func, var1='DOG', axis=1)

或者


您应该使用矢量化逻辑：

df['C'] = df['A'] + '-' + df['B'] + '-DOG'

如果您真的想使用
df.apply
，这只是一个隐蔽的循环，您只需将参数作为附加参数输入即可：

def some_func(row, var1):
    return '{0}-{1}-{2}'.format(row['A'], row['B'], var1)

df['C'] = df.apply(some_func, var1='DOG', axis=1)

根据，
df.apply
接受位置参数和关键字参数