将自定义 function 应用于 dataframe 中的列

Question

我有一个自定义的 function 接受 8 个字符的标识符（CUSIP），并根据某些逻辑生成第 9 个字符（校验位）。 我想将此 function 应用于由 8 字符标识符组成的 dataframe 并返回带有完整 9 字符字符串的 dataframe。

例如 2 个 8 字符的 cusips 列表：

list1 = [[ '912810SE',
'912810SF']]

pd1 = pd.DataFrame(list1)

print(pd1.apply(gen_cusip_checkbit))

我期待 9 和 6； 但是，将 function 应用于 df 时，我得到 4 和 2。 此外，这应该在 function 中循环 8 次，但是当应用于 df 时，它会循环 36 次。

这是 function：

def gen_cusip_checkbit(cusip):
    cusip=str(cusip).upper()
    sumnum = 0
    for i in range(len(cusip)):
        val = 0
        if cusip[i].isnumeric():
            val = int(cusip[i])
        else:
            val = int(cusip_alpha.find(cusip[i])+10)  # refers to alphabet string for mapping
        if i % 2 != 0:
            val *= 2
        val = (val % 10) + (val // 10)   
        sumnum += val
    return str((10 - (sumnum % 10)) % 10)

Answer 1

所以当你这样做时看起来像：

pd1.apply(gen_cusip_checkbit)

发送到 function 的变量包括：

0    912810SE
NAME: 0, DTYPE: OBJECT

这个变量的长度是 36，这回答了为什么你的循环有 36 次迭代

如果对列运行 apply function：

pd1[0].apply(gen_cusip_checkbit)

将发送的变量只是：

912810SE

这应该给你正确的 output。