새로운 판다 칼럼을 만들기 위해 여러 인수가 있는 기능 적용

새로운 판다 칼럼을 만들기 위해 여러 인수가 있는 기능 적용

에 새 열을 만들고 싶다.pandas두 개의 기존 열에 함수를 적용하여 데이터 프레임을 만듭니다.다음 답변에 따라 하나의 열만 인수로 사용하면 새 열을 만들 수 있습니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})

def fx(x):
    return x * x

print(df)
df['newcolumn'] = df.A.apply(fx)
print(df)

그러나 함수에 여러 개의 인수가 필요한 경우 동일한 작업을 수행하는 방법을 알 수 없습니다.예를 들어 A열과 B열을 아래 함수에 전달하여 새로운 열을 작성하려면 어떻게 해야 합니까?

def fxy(x, y):
    return x * y

함수를 다시 작성할 수 있다면 @greenAfrican의 예를 들 수 있습니다.그러나 함수를 다시 작성하지 않으려면 다음과 같이 Apply 내에서 익명 함수로 래핑할 수 있습니다.

>>> def fxy(x, y):
...     return x * y

>>> df['newcolumn'] = df.apply(lambda x: fxy(x['A'], x['B']), axis=1)
>>> df
    A   B  newcolumn
0  10  20        200
1  20  30        600
2  30  10        300

또는 numpy 기본 함수를 사용할 수 있습니다.

>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
>>> df['new_column'] = np.multiply(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

또는 일반적인 경우 임의 함수를 벡터화합니다.

>>> def fx(x, y):
...     return x*y
...
>>> df['new_column'] = np.vectorize(fx)(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

이것으로 문제가 해결됩니다.

df['newcolumn'] = df.A * df.B

다음 작업도 가능합니다.

def fab(row):
  return row['A'] * row['B']

df['newcolumn'] = df.apply(fab, axis=1)

여러 열을 동시에 작성해야 하는 경우:

1. 데이터 프레임을 만듭니다.

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
   

2. 함수를 만듭니다.

   def fab(row):                                                  
       return row['A'] * row['B'], row['A'] + row['B']
   

3. 새 열 할당:

   df['newcolumn'], df['newcolumn2'] = zip(*df.apply(fab, axis=1))
   

하나 더 dict 스타일 클린 구문:

df["new_column"] = df.apply(lambda x: x["A"] * x["B"], axis = 1)

또는,

df["new_column"] = df["A"] * df["B"]

이를 통해 원하는 결과를 동적으로 얻을 수 있습니다.두 개 이상의 주장이 있는 경우에도 효과가 있습니다.

df['anothercolumn'] = df[['A', 'B']].apply(lambda x: fxy(*x), axis=1)
print(df)


    A   B  newcolumn  anothercolumn
0  10  20        100            200
1  20  30        400            600
2  30  10        900            300

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/19914937/applying-function-with-multiple-arguments-to-create-a-new-pandas-column