Python 将数据框中每行的函数添加到列表中

基本上，我尝试使用一个用户定义的函数来计算每个数据帧中一行中的值，并将它们呈现给一个新列

dfx = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5], 'B': [10,20,30,40,50], 'C': 
[5,5,5,5,5], 'D' : [2,2,2,2,2]})
print(df)


   A   B  C  D  E(Desired)
0  1  10  5  2
1  2  20  5  2
2  3  30  5  2
3  4  40  5  2
4  5  50  5  2

def functionx(A,B,C,D):
    print( A * B + C / D)



dfx['ABCD'] = functionX

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我尝试使用functionX，但它不起作用。如何将函数正确地传递给每一行，并生成一个列E作为结果

在DataFrame中添加一个新列，该列的值基于其他列

您可以通过直接对所需的列元素执行所需的操作来实现这一点：

import pandas as pd

dfx = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5], 'B': [10,20,30,40,50], 'C':
[5,5,5,5,5], 'D' : [2,2,2,2,2]})
print(dfx)

dfx['E'] =  dfx['A'] * dfx['B'] + dfx['C'] / dfx['D']
print(dfx)

输出：

   A   B  C  D      E
0  1  10  5  2   12.5
1  2  20  5  2   42.5
2  3  30  5  2   92.5
3  4  40  5  2  162.5
4  5  50  5  2  252.5

或者您可以使用

DataFrame.apply（）

函数来完成此任务：

dfx['E'] = dfx.apply(lambda row: row.A * row.B + row.C / row.D, axis = 1)

注:

沿数据框的轴（列或行）应用函数：

传递给函数的对象是索引为的系列对象 数据帧的索引（axis=0）或数据帧的列 （轴=1）。默认情况下（result_type=None），最终返回类型为 从应用函数的返回类型推断。否则, 取决于结果类型参数

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在DataFrame中添加一个新列，其值基于其他列

您可以通过直接对所需的列元素执行所需的操作来实现这一点：

import pandas as pd

dfx = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5], 'B': [10,20,30,40,50], 'C':
[5,5,5,5,5], 'D' : [2,2,2,2,2]})
print(dfx)

dfx['E'] =  dfx['A'] * dfx['B'] + dfx['C'] / dfx['D']
print(dfx)

输出：

   A   B  C  D      E
0  1  10  5  2   12.5
1  2  20  5  2   42.5
2  3  30  5  2   92.5
3  4  40  5  2  162.5
4  5  50  5  2  252.5

或者您可以使用

DataFrame.apply（）

函数来完成此任务：

dfx['E'] = dfx.apply(lambda row: row.A * row.B + row.C / row.D, axis = 1)

注:

沿数据框的轴（列或行）应用函数：

传递给函数的对象是索引为的系列对象 数据帧的索引（axis=0）或数据帧的列 （轴=1）。默认情况下（result_type=None），最终返回类型为 从应用函数的返回类型推断。否则, 取决于结果类型参数

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使用pandas.DataFrame解包。在轴=1上应用：

dfx['E'] = dfx.apply(lambda x: functionx(*x), 1)
print(dfx)

输出：

   A   B  C  D      E
0  1  10  5  2   12.5
1  2  20  5  2   42.5
2  3  30  5  2   92.5
3  4  40  5  2  162.5
4  5  50  5  2  252.5

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使用pandas.DataFrame解包。在轴=1上应用：

dfx['E'] = dfx.apply(lambda x: functionx(*x), 1)
print(dfx)

输出：

   A   B  C  D      E
0  1  10  5  2   12.5
1  2  20  5  2   42.5
2  3  30  5  2   92.5
3  4  40  5  2  162.5
4  5  50  5  2  252.5

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你不需要函数。您可以在

dfx[“E”]=dfx.A*dfx.B+dfx.C/dfx.D

的列上直接应用该公式。但是，如果希望每行应用一个特定的函数行，请查看您不需要的函数。您可以在

dfx[“E”]=dfx.A*dfx.B+dfx.C/dfx.D

的列上直接应用该公式。但是，如果您希望每行应用一个特定的函数行，请查看函数中的

*

做了什么？@mohanys它将iterable解压，这样就不必执行

函数x（x[0]，x[1]，x[2]，x[3]）

。噢！没有意识到这一点,就是info@mohanys我们的文件是关于拆包的。可能对ya有帮助：）函数中的

*

做什么？@mohanys它解压iterable，这样就不必执行

函数x（x[0]，x[1]，x[2]，x[3]）

。哦！没有意识到这一点,就是info@mohanys我们的文件是关于拆包的。可能对你有帮助：）