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我收到一个错误，我不知道如何修复它。

以下似乎有效：

def random(row):
   return [1,2,3,4]

df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=list('ABCD'))

df.apply(func = random, axis = 1)

我的输出是：

[1,2,3,4]
[1,2,3,4]
[1,2,3,4]
[1,2,3,4]

但是，当我将其中一列更改为 1 或 None 之类的值时：

def random(row):
   return [1,2,3,4]

df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=list('ABCD'))
df['E'] = 1

df.apply(func = random, axis = 1)

我得到错误：

ValueError: Shape of passed values is (5,), indices imply (5, 5)

我已经为此苦苦挣扎了几天，似乎没有任何效果。有趣的是当我改变

def random(row):
   return [1,2,3,4]

至

def random(row):
   print [1,2,3,4]

一切似乎都正常工作。

这个问题是提出这个问题的更清晰的方式，我觉得这可能令人困惑。

我的目标是为每一行计算一个列表，然后从中创建一个列。

编辑：我最初从一个具有一列的数据框开始。我在 4 个不同的应用步骤中添加了 4 列，然后当我尝试添加另一列时出现此错误。

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2 回答 2

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如果您的目标是向 DataFrame 添加新列，只需将您的函数编写为返回标量值（而不是列表）的函数，如下所示：

>>> def random(row):
...     return row.mean()

然后使用应用：

>>> df['new'] = df.apply(func = random, axis = 1)
>>> df
          A         B         C         D       new
0  0.201143 -2.345828 -2.186106 -0.784721 -1.278878
1 -0.198460  0.544879  0.554407 -0.161357  0.184867
2  0.269807  1.132344  0.120303 -0.116843  0.351403
3 -1.131396  1.278477  1.567599  0.483912  0.549648
4  0.288147  0.382764 -0.840972  0.838950  0.167222

我不知道您的新列是否可以包含列表，但绝对可以包含元组（(...)而不是[...]）：

>>> def random(row):
...    return (1,2,3,4,5)
...
>>> df['new'] = df.apply(func = random, axis = 1)
>>> df
          A         B         C         D              new
0  0.201143 -2.345828 -2.186106 -0.784721  (1, 2, 3, 4, 5)
1 -0.198460  0.544879  0.554407 -0.161357  (1, 2, 3, 4, 5)
2  0.269807  1.132344  0.120303 -0.116843  (1, 2, 3, 4, 5)
3 -1.131396  1.278477  1.567599  0.483912  (1, 2, 3, 4, 5)
4  0.288147  0.382764 -0.840972  0.838950  (1, 2, 3, 4, 5)
于 2013-10-29T19:14:29.217 回答
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我使用下面的代码就可以了

import numpy as np    
df = pd.DataFrame(np.array(your_data), columns=columns)
于 2018-02-26T02:25:50.717 回答