在熊猫数据框中的多个列上应用函数时出错

Question

我对python和pandas都很陌生，所以也许我错过了一些东西，但是我在网上找不到解决我问题的方法。 我尝试运行一个函数，该函数应用于对熊猫数据框的三列进行逐行汇总值。任务与此处所述完全相同。 但是，使用提出的解决方案，我总是会收到错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in vecSd
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

这是我的功能以及我要执行的操作的示例：

import pandas as pd
from math import sqrt, pow

# my function
def vector(x, y, z):
    vec=sqrt(pow(x,2)+pow(y,2)+pow(z,2))
    return vec  
# my data frame looks something like this
df=pd.DataFrame({'x':[12,53,-3,-41], 'y':[74,-45,25,-21], 'z':[-2,-64,-12,65]})

# this is the call
vector(df['x'],df['y'],df['z'])

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in vecSd
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

我也试图定义这样的功能：

def vector2(df):
    x=df['x']
    y=df['y']
    z=df['z']
    vec=sqrt(pow(x,2)+pow(y, 2)+pow(z, 2))
    return vec

vector2(df)

但是我总是得到相同的错误消息：追溯（最近一次调用最近）：vector2的文件“”的第1行，vector 2的第5行，TypeError：只有length-1数组可以转换为Python标量

我究竟做错了什么？

Answer 1

math仅接受标量，而不接受数组。 改用numpy

import numpy as np

# my function
def vector(x, y, z):
    vec=np.sqrt(np.power(x,2)+np.power(y,2)+np.power(z,2))
    return vec 

编辑

这也适用于numpy数组

def vector(x, y, z):
    vec=np.sqrt(x**2+y**2+z**2)
    return vec