pandas中的applymap如何访问function内的索引？

Question

我在 pandas 中使用自定义 function 迭代 dataframe 中的单元格，在不同的 dataframe 中找到同一行，将其提取为元组，从该元组中提取随机值，然后将用户指定的噪声量添加到value 并将其返回到原始 dataframe。我希望找到一种使用applymap来执行此操作的方法，这可能吗？ 我找不到使用applymap的方法，所以我使用了itertuples ，但是applymap解决方案应该更有效。

import pandas as pd
# Mock data creation
key = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4,5,6], 'col3':[7,8,9]})
results = pd.DataFrame(np.zeros((3,3)))

def apply_value(value):    
    key_index = # <-- THIS IS WHERE I NEED A WAY TO ACCESS INDEX
    key_tup = key.iloc[key_index]
    length = (len(key_tup) - 1)
    random_int = random.randint(1, length)
    random_value = key_tup[random_int]
    return random_value

results = results.applymap(apply_value)

Answer 1

如果我正确理解了您的问题，那么这段代码应该可以工作。 问题是applymap不保存数据applymap的索引，因此您要做的是应用嵌套的apply函数：第一个遍历行，然后从那里获取键，第二个遍历每一行的列。 希望能帮助到你。 让我知道是否可以：D

# Mock data creation
key = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4,5,6], 'col3':[7,8,9]})
results = pd.DataFrame(np.zeros((3,3)))
def apply_value(value, key_index):
    key_tup= key.loc[key_index]
    length = (len(key_tup) - 1)
    random_int = random.randint(1, length)
    random_value = key_tup[random_int]
    return random_value
results = results.apply(lambda x: x.apply(lambda d: apply_value(d, x.name)), axis=1) 

Answer 2

严格来说，您不需要访问 function 中的行索引，还有其他更简单的方法可以实现这一点。 你可能完全没有它，你甚至不需要做 pandas JOIN/merge of rows of key 。 但首先，如果key真的应该是元组的 dataframe，则需要修复示例数据。

所以你想：

• 使用apply(... , axis=1)扫过每一列
• 查找每个单元格的值key.loc[key_index] ...
• ...应该给你一个元组key_tup ，但在你的示例中， key是一个简单的 dataframe，而不是元组的 dataframe
• key_tup = key.iloc[key_index]
• 业务：

    length = (len(key_tup) - 1)
    random_int = random.randint(1, length)
    random_value = key_tup[random_int]

• 可以简化为：

np.random.choice(key_tup)

• 在这种情况下，您可能不需要声明apply_value()