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Ho verificato la mappa, applicare, mappare e combinare, ma non riesco a trovare un modo semplice per fare quanto segue:Come mappare una funzione utilizzando più colonne nei panda?
Ho un dataframe con 10 colonne. Ho bisogno di passare tre di loro in una funzione che prende scalari e restituisce uno scalare ...
some_func(int a, int b, int c) returns int d
voglio applicare questo e creare una nuova colonna nella dataframe con il risultato.
df['d'] = some_func(a = df['a'], b = df['b'], c = df['c'])
Tutte le soluzioni che ho trovato sembrano suggerire di riscrivere some_func a lavorare con serie al posto di scalari, ma questo non è possibile in quanto è parte di un altro pacchetto. Come faccio elegantemente sopra?
dipende da quello che le funzioni state facendo, ma in genere si dovrebbe fare qualcosa di simile 'def func (riga): la riga di ritorno [ 'a'] * row [ 'b'] * row [ 'c'] df.apply (riga lambda: func (riga), asse = 1) 'idealmente y vuoi scrivere la tua funzione in modo che possa operare sull'intera serie in modo da renderla vettoriale, puoi mostrare cosa stai cercando di fare? – EdChum
Se per esempio la tua funzione ha preso 'Series' come parametri, potresti riscriverlo 'def some_func (a, b, c): restituisce un * b * c df ['d'] = some_func (df ['a'], df ['b'], df ['c'])' – EdChum
" some_func "è una funzione complessa che effettua una chiamata SQL per riempire i dati, quindi l'ho semplificata qui. Sto usando df.apply come suggerito. – ashishsingal