Python：如何从函数返回DataFrame或列表？

Question

这个问题有很大的机会被重复，但我还没有找到答案。 但是，我正在尝试将函数应用于pandas DataFrame，并且我想恢复一个DataFrame。 以下示例是可重现的：

df = pd.DataFrame({'ID': ["1","2"],
                   'Start': datetime.strptime('20160701', '%Y%m%d'),
                   'End': datetime.strptime('20170701', '%Y%m%d'),
                   'Value': [100, 200],
                   'CreditNote': [-20, -30]})

我的功能：

def act_value_calc(x):
    start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
    full_delta = (x.End - x.Start).days
    result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
    result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - result1, 2)
    return(pd.DataFrame({'r1': [result1],'r2': [result2]}))

为什么我不能运行以下代码...

df.apply(act_value_calc, 1)

以及如何使它运行？ 我的意思是要获得一个带有result1和result2的DataFrame或列表？

Answer 1

apply将根据您提供的axis参数返回每行或每列一些值（我相信您已经理解了这一点，因为您提供的axis arg为1）。

从apply返回DataFrame是有问题的。 您可能想做的就是使用您要应用的函数返回的值创建一个新列。

就像是

def act_value_calc1(x):
    start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
    full_delta = (x.End - x.Start).days
    result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
    return result1

def act_value_calc2(x):
    start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
    full_delta = (x.End - x.Start).days
    result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - x.result1, 2)
    return result2

df['result1'] = df.apply(act_value_calc1, axis=1)
df['result2'] = df.apply(act_value_calc2, axis=1)

Answer 2

您可以在返回pandas.Series而不是pandas.DataFrame时使自己更轻松：

def act_value_calc(x):
    start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
    full_delta = (x.End - x.Start).days
    result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
    result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - result1, 2)
    return(pd.Series({'r1': result1,'r2': result2}))

print(df.apply(act_value_calc, 1))
    r1      r2
0   40.11   39.89
1   85.23   84.77

Answer 3

您可以通过在函数中进行声明来创建全局变量，然后从中创建数据框

def act_value_calc(x): 
start_delta = (x.Start.replace(day=31,month=12) - x.Start).days
full_delta = (x.End - x.Start).days
result1 = round( (x.Value + x.CreditNote) / full_delta * start_delta, 2)
result2 = round( (x.Value + x.CreditNote) - result1, 2)
global  df ### declaring global variable
df=pd.DataFrame({'r1': [result1],'r2': [result2]})