如何使用 DataFrame.apply() 将行内容作为字符串参数传递？

Question

我有一个看起来像这样的 class：

class A:
    def __int__(self):
        pass
    def to_lower(self,content_text):
        return content_text.lower()

我有一个 DataFrame 包含以下列： ['From', 'To', 'Email Body'] 。

现在，我想将['Email Body']作为参数content_text传递给上述 function 。

目前，这就是我正在做的事情：

from somefile import A
processor = A()

messages_df_inbox.apply(processor.to_lower)

它给了我这个错误：

AttributeError: 'Series' object 没有属性 'lower'

这样做的正确方法是什么？

Answer 1

默认情况下，将 function.to_lower() 应用到 messages_df_inbox 中的每一列。 由于您只想申请 email 主体，您可以

# Apply to Email body column only
messages_df_inbox['Email Body'].apply(processor.to_lower)

或者，

# Change your function to point to email body
class A:
    def __int__(self):
        pass
    def to_lower(self,content_text):
        return content_text['Email Body'].lower()

messages_df_inbox.apply(processor.to_lower, axis = 1)

Answer 2

apply逐行（如果传递axis=1则逐列）并调用您在 dataframe 的每一行（列）上传递的 function。 由于 dataframe 行（列）是系列，因此您会期望得到的结果。

如果要将任意 function 应用于列，则需要df[col].map(func) ，但在您的情况下，如果要小写 email 列，只需df['Email Body'].str.lower() . 有关字符串方法的更多信息： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/text.html