[英]How to iterate through a column in dataframe and update two new columns simultaneously?
我知道我可以向数据帧添加一列,并将其值更新为函数返回的值,如下所示:
df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4]})
def square(x):
return x*x
df['x_squared'] = [square(i) for i in df['x']]
但是,我遇到的问题是实际函数返回两个项目,我想将这两个项目放在两个不同的新列中。 我在这里写了一个伪代码来更清楚地描述我的问题:
df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4]})
def squareAndCube(x):
return x*x, x*x*x
#below is a pseudo-code
df['x_squared'], df['x_cubed'] = [squareAndCube(i) for i in df['x']]
上面的代码给我一个错误消息,说“打开太多的值”。 那么,我该如何解决这个问题呢?
你可以用矢量化的方式做,就像这样 -
df['x_squared'], df['x_cubed'] = df.x**2,df.x**3
或者使用那个自定义函数,就像这样 -
df['x_squared'], df['x_cubed'] = squareAndCube(df.x)
回到你的循环案例,在作业的右侧,你有:
In [101]: [squareAndCube(i) for i in df['x']]
Out[101]: [(1, 1), (4, 8), (9, 27), (16, 64)]
现在,在左侧,你有df['x_squared'], df['x_cubed'] =
。 因此,它期望所有行的平方数作为第一个输入赋值。 从上面显示的列表中,第一个元素不是,它实际上是第一行的正方形和立方体。 因此,修复是“转置”该列表并指定为新列。 因此,修复将是 -
In [102]: L = [squareAndCube(i) for i in df['x']]
In [103]: map(list, zip(*L)) # Transposed list
Out[103]: [[1, 4, 9, 16], [1, 8, 27, 64]]
In [104]: df['x_squared'], df['x_cubed'] = map(list, zip(*L))
对于NumPy broadcasting
的热爱!
df['x_squared'], df['x_cubed'] = (df.x.values[:,None]**[2,3]).T
如何像这样使用df.loc
:
df=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4]})
def square(x):
return x*x
df['x_squared'] = df['x_cubed'] = None
df.loc[:, ['x_squared', 'x_cubed']] = [squareAndCube(i) for i in df['x']]
给
x x_squared x_cubed
0 1 1 1
1 2 4 8
2 3 9 27
3 4 16 64
这非常接近你所拥有的,但df.loc
需要存在列才能工作。
对于不熟悉的人来说,df.loc有两个参数,一个你想要处理的行列表 - 在这种情况下:
这意味着所有这些参数,以及一个列列表 - ['x_squared', 'x_cubed']
。
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.