使用大熊猫时不保留任何值

Question

我有一个需要添加列c3的数据框。 该列中的每个条目都取决于其他两列c1和c2同一行的条目。 c3最初是通过将函数映射到c1和c2成对条目来创建的。 我试图通过使用apply加快c3的创建，因为有很多数据。 这是我现在所拥有的：

frame['c3'] = frame.apply(lambda x: my_func(x[c1], x[c2],
                          extra_arg1, extra_arg2), axis=1). 

但是，当我这样做时，'c3'变成float64 ，而我需要它成为object类型以保留我需要进一步处理数据帧的None值（而不是将它们转换为NaN给定的代码行，因为该函数生成的其他值的类型为int 。 我知道一个可以使用astype更改列的类型，但是使用它已经创建的列不工作- NaN值保持为NaN值。 有什么办法告诉apply我想保留None值？ 我需要在lambda表达式中还是在my_func做一些特殊的my_func吗？

Answer 1

熊猫（至少在18.0版中）具有

convert_dtype：布尔值，默认为True

尝试找到更好的dtype以获得逐元素函数结果。 如果为False，则保留为dtype = object

a=pd.Series(['1','2','3',None])
a.apply(lambda x: int(x) if x is not None else None,convert_dtype=False)

Out[101]: 

0       1
1       2
2       3
3    None
dtype: object

地图功能没有类似的功能

Answer 2

您的apply函数很奇怪，因为您没有使用x ，而是在每一行上提取了数据框的两整列。

我建议您使用NaN，然后​​将其转换为None：

frame['c3'] = frame.apply(lambda row: my_func(row[c1], row[c2],
                      extra_arg1, extra_arg2), axis=1)

frame['c3'] = frame['c3'].where((pd.notnull(frame['c3'])), None)