42

我有一个 pandas DataFrame，st包含多列：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 53732 entries, 1993-01-07 12:23:58 to 2012-12-02 20:06:23
Data columns:
Date(dd-mm-yy)_Time(hh-mm-ss)       53732  non-null values
Julian_Day                          53732  non-null values
AOT_1020                            53716  non-null values
AOT_870                             53732  non-null values
AOT_675                             53188  non-null values
AOT_500                             51687  non-null values
AOT_440                             53727  non-null values
AOT_380                             51864  non-null values
AOT_340                             52852  non-null values
Water(cm)                           51687  non-null values
%TripletVar_1020                    53710  non-null values
%TripletVar_870                     53726  non-null values
%TripletVar_675                     53182  non-null values
%TripletVar_500                     51683  non-null values
%TripletVar_440                     53721  non-null values
%TripletVar_380                     51860  non-null values
%TripletVar_340                     52846  non-null values
440-870Angstrom                     53732  non-null values
380-500Angstrom                     52253  non-null values
440-675Angstrom                     53732  non-null values
500-870Angstrom                     53732  non-null values
340-440Angstrom                     53277  non-null values
Last_Processing_Date(dd/mm/yyyy)    53732  non-null values
Solar_Zenith_Angle                  53732  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), float64(22), object(1)

我想基于将函数应用于数据框的每一行来为此数据框创建两个新列。我不想多次调用该函数（例如，通过两次单独的apply调用），因为它的计算量相当大。我曾尝试以两种方式做到这一点，但它们都不起作用：

使用apply：

我编写了一个函数，它接受Series并返回我想要的值的元组：

def calculate(s):
    a = s['path'] + 2*s['row'] # Simple calc for example
    b = s['path'] * 0.153
    return (a, b)

尝试将此应用于 DataFrame 会出现错误：

st.apply(calculate, axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-248-acb7a44054a7> in <module>()
----> 1 st.apply(calculate, axis=1)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in apply(self, func, axis, broadcast, raw, args, **kwds)
   4191                     return self._apply_raw(f, axis)
   4192                 else:
-> 4193                     return self._apply_standard(f, axis)
   4194             else:
   4195                 return self._apply_broadcast(f, axis)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures)
   4274                 index = None
   4275 
-> 4276             result = self._constructor(data=results, index=index)
   4277             result.rename(columns=dict(zip(range(len(res_index)), res_index)),
   4278                           inplace=True)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
    390             mgr = self._init_mgr(data, index, columns, dtype=dtype, copy=copy)
    391         elif isinstance(data, dict):
--> 392             mgr = self._init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)
    393         elif isinstance(data, ma.MaskedArray):
    394             mask = ma.getmaskarray(data)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _init_dict(self, data, index, columns, dtype)
    521 
    522         return _arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns,
--> 523                               dtype=dtype)
    524 
    525     def _init_ndarray(self, values, index, columns, dtype=None,

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _arrays_to_mgr(arrays, arr_names, index, columns, dtype)
   5411 
   5412     # consolidate for now
-> 5413     mgr = BlockManager(blocks, axes)
   5414     return mgr.consolidate()
   5415 

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyc in __init__(self, blocks, axes, do_integrity_check)
    802 
    803         if do_integrity_check:
--> 804             self._verify_integrity()
    805 
    806         self._consolidate_check()

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyc in _verify_integrity(self)
    892                                      "items")
    893             if block.values.shape[1:] != mgr_shape[1:]:
--> 894                 raise AssertionError('Block shape incompatible with manager')
    895         tot_items = sum(len(x.items) for x in self.blocks)
    896         if len(self.items) != tot_items:

AssertionError: Block shape incompatible with manager

然后，我将使用此问题中显示的方法将返回的值分配apply给两个新列。但是，我什至无法达到这一点！如果我只返回一个值，这一切都很好。

使用循环：

我首先创建了数据框的两个新列并将它们设置为None：

st['a'] = None
st['b'] = None

然后遍历所有索引并尝试修改None我在那里得到的这些值，但我所做的修改似乎不起作用。也就是说，没有产生错误，但似乎没有修改DataFrame。

for i in st.index:
    # do calc here
    st.ix[i]['a'] = a
    st.ix[i]['b'] = b

我认为这两种方法都可以，但它们都没有。那么，我在这里做错了什么？最好、最“pythonic”和“pandaonic”的方法是什么？

4

4 回答 4

28

要使第一种方法起作用，请尝试返回 Series 而不是元组（apply 会引发异常，因为它不知道如何将行重新粘合在一起，因为列数与原始帧不匹配）。

def calculate(s):
    a = s['path'] + 2*s['row'] # Simple calc for example
    b = s['path'] * 0.153
    return pd.Series(dict(col1=a, col2=b))

如果您更换，第二种方法应该有效：

st.ix[i]['a'] = a

和：

st.ix[i, 'a'] = a
于 2013-02-28T01:21:16.033 回答
18

我总是使用 lambdas 和内置map()函数通过组合其他行来创建新行：

st['a'] = map(lambda path, row: path + 2 * row, st['path'], st['row'])

对于数值列的线性组合，它可能比必要的稍微复杂一些。另一方面，我觉得采用约定是很好的，因为它可以用于更复杂的行组合（例如使用字符串）或使用其他列的函数填充列中的缺失数据。

例如，假设您有一个包含性别和标题列的表，并且缺少一些标题。您可以使用如下函数填充它们：

title_dict = {'male': 'mr.', 'female': 'ms.'}
table['title'] = map(lambda title,
    gender: title if title != None else title_dict[gender],
    table['title'], table['gender'])
于 2014-06-14T18:14:40.657 回答
5

这在这里解决了： Apply pandas function to column to create multiple new columns？

适用于您的问题，这应该有效：

def calculate(s):
    a = s['path'] + 2*s['row'] # Simple calc for example
    b = s['path'] * 0.153
    return pd.Series({'col1': a, 'col2': b})

df = df.merge(df.apply(calculate, axis=1), left_index=True, right_index=True)
于 2013-07-23T13:48:07.547 回答
0

基于在方法链中分配新列的另一种解决方案：

st.assign(a = st['path'] + 2*st['row'], b = st['path'] * 0.153)

请注意，assign 始终返回数据的副本，而原始 DataFrame 保持不变。

于 2016-05-10T05:11:29.907 回答