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据我了解，pandas.DataFrame.apply 不会就地应用更改，我们应该使用它的返回对象来持久化任何更改。但是，我发现以下不一致的行为：

为了确保原始 df 保持不变，让我们应用一个虚拟函数：

>>> def foo(row: pd.Series):
...     row['b'] = '42'

>>> df = pd.DataFrame([('a0','b0'),('a1','b1')], columns=['a', 'b'])
>>> df.apply(foo, axis=1)
>>> df
    a   b
0   a0  b0
1   a1  b1

这表现如预期。但是，如果我们修改初始化此 df 的方式， foo 将应用更改：

>>> df2 = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
>>> df2['a'] = ['a0','a1']
>>> df2['b'] = ['b0','b1']
>>> df2.apply(foo, axis=1)
>>> df2
    a   b
0   a0  42
1   a1  42

我还注意到，如果列 dtypes 不是“对象”类型，则上述内容不正确。为什么 apply() 在这两种情况下表现不同？

蟒蛇：3.6.5

熊猫：0.23.1

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2 回答 2

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有趣的问题！我相信你看到的行为是你使用方式的产物apply。

正如您正确指出的那样，apply不打算用于修改数据框。但是，由于apply采用任意函数，因此不能保证应用该函数将是幂等的并且不会更改数据帧。在这里，您找到了该行为的一个很好的示例，因为您的函数foo试图修改它所传递的行apply。

使用apply修改一行可能会导致这些副作用。这不是最佳做法。

相反，请考虑这种惯用的方法apply。该函数apply通常用于创建新列。下面是一个apply典型使用方式的示例，我相信它会引导您远离这个潜在的麻烦区域：

import pandas as pd
# construct df2 just like you did
df2 = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df2['a'] = ['a0','b0']
df2['b'] = ['a1','b1']

df2['b_copy'] = df2.apply(lambda row: row['b'], axis=1) # apply to each row
df2['b_replace'] = df2.apply(lambda row: '42', axis=1) 
df2['b_reverse'] = df2['b'].apply(lambda val: val[::-1]) # apply to each value in b column

print(df2)

# output:
#     a   b b_copy b_replace b_reverse
# 0  a0  a1     a1        42        1a
# 1  b0  b1     b1        42        1b

请注意，pandas 将一行或一个单元格传递给您作为第一个参数提供apply的函数，然后将函数的输出存储在您选择的列中。

如果您想逐行修改数据框，请查看iterrows并loc了解最惯用的路线。

于 2018-09-22T15:31:14.057 回答
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也许晚了，但我认为这可能对提出这个问题的人特别有帮助。

当我们使用foolike时：

def foo(row: pd.Series):
    row['b'] = '42'

然后将其用于：

df.apply(foo, axis=1)

我们不会期望发生任何变化，df但它会发生。为什么？

让我们回顾一下幕后发生的事情：

apply函数调用foo并将一行传递给它。由于它不是typespython 中的特定类型（如 int、float、str、...），而是一个对象，因此根据 python 规则，它通过引用而不是值传递。所以它与函数发送的行完全等价apply。（值相等，并且都指向同一个内存块。）所以对函数的任何更改row都会foo改变row- 它的类型是pandas.series什么并且指向一个内存块那df.row驻留- 立即。

我们可以重写foo（我命名它bar）函数以不就地改变任何东西。（通过深度复制 row，这意味着在 ram 的另一个单元格上创建另一行具有相同值的行）。这就是我们lambda在apply函数中使用时发生的事情。

def bar(row: pd.Series):
    row_temp=row.copy(deep=True)
    row_temp['b'] = '42'
    return row_temp

完整代码

import pandas as pd


#Changes df in place -- not like lamda
def foo(row: pd.Series):
    row['b'] = '42'


#Do not change df inplace -- works like lambda
def bar(row: pd.Series):
    row_temp = row.copy(deep=True)
    row_temp['b'] = '42'
    return row_temp


df2 = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df2['a'] = ['a0', 'a1']
df2['b'] = ['b0', 'b1']

print(df2)

# No change inplace
df_b = df2.apply(bar, axis=1)
print(df2)
# bar function works
print(df_b)

print(df2)
# Changes inplace
df2.apply(foo, axis=1)
print(df2)

输出

#df2 before any change
    a   b
0  a0  b0
1  a1  b1

#calling df2.apply(bar, axis=1) not changed df2 inplace
    a   b
0  a0  b0
1  a1  b1

#df_b = df2.apply(bar, axis=1) #bar is working as expected
    a   b
0  a0  42
1  a1  42

#print df2 again to assure it is not changed
    a   b
0  a0  b0
1  a1  b1

#call df2.apply(foo, axis=1) -- as we see foo changed df2 inplace ( to compare with bar)
    a   b
0  a0  42
1  a1  42
于 2020-12-28T23:01:10.417 回答