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我正在使用 python2.7 和 pandas 0.11.0。

我尝试使用 DataFrame.apply(func) 填充数据框的一列。func() 函数应该返回一个 numpy 数组 (1x3)。

import pandas as pd
import numpy as np

df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC'))
print(df)

              A         B         C
    0  0.910142  0.788300  0.114164
    1 -0.603282 -0.625895  2.843130
    2  1.823752 -0.091736 -0.107781
    3  0.447743 -0.163605  0.514052

用于测试目的的函数：

def test(row):
   # some complex calc here 
   # based on the values from different columns 
   return np.array((1,2,3))

df['D'] = df.apply(test, axis=1)

[...]
ValueError: Wrong number of items passed 1, indices imply 3

有趣的是，当我从头开始创建数据框时，它运行良好，并且按预期返回：

dic = {'A': {0: 0.9, 1: -0.6, 2: 1.8, 3: 0.4}, 
     'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5}, 
     'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1},
     'D': {0:np.array((1,2,3)), 
          1:np.array((1,2,3)), 
          2:np.array((1,2,3)), 
          3:np.array((1,2,3))}}

df= pd.DataFrame(dic)
print(df)
         A    B    C          D
    0  0.9  0.7  0.1  [1, 2, 3]
    1 -0.6 -0.6  2.8  [1, 2, 3]
    2  1.8 -0.1 -0.1  [1, 2, 3]
    3  0.4 -0.1  0.5  [1, 2, 3]

提前致谢

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如果您尝试从传递给的函数返回多个值apply，并且您调用applyon 的 DataFrame 沿轴的项目数（在本例中为列）与您返回的值数相同，Pandas 将创建一个 DataFrame来自与原始 DataFrame 具有相同标签的返回值。如果你这样做，你可以看到这个：

>>> def test(row):
        return [1, 2, 3]
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC'))
>>> df.apply(test, axis=1)
   A  B  C
0  1  2  3
1  1  2  3
2  1  2  3
3  1  2  3

这就是您收到错误的原因，因为您无法将 DataFrame 分配给 DataFrame 列。

如果您返回任何其他数量的值，它将只返回一个可以分配的系列对象：

>>> def test(row):
       return [1, 2]
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC'))
>>> df.apply(test, axis=1)
0    [1, 2]
1    [1, 2]
2    [1, 2]
3    [1, 2]
>>> df['D'] = df.apply(test, axis=1)
>>> df
          A         B         C       D
0  0.333535  0.209745 -0.972413  [1, 2]
1  0.469590  0.107491 -1.248670  [1, 2]
2  0.234444  0.093290 -0.853348  [1, 2]
3  1.021356  0.092704 -0.406727  [1, 2]

我不确定 Pandas 为什么这样做，以及为什么它只在返回值为 alist或 an时才ndarray这样做，因为如果你返回 a ，它就不会这样做tuple：

>>> def test(row):
        return (1, 2, 3)
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC'))
>>> df['D'] = df.apply(test, axis=1)
>>> df
          A         B         C          D
0  0.121136  0.541198 -0.281972  (1, 2, 3)
1  0.569091  0.944344  0.861057  (1, 2, 3)
2 -1.742484 -0.077317  0.181656  (1, 2, 3)
3 -1.541244  0.174428  0.660123  (1, 2, 3)
于 2013-09-05T16:26:20.990 回答