Python Pandas 以系列数据为参数应用函数

Question

我正在使用应用函数来处理 name1 列。 我可以将像 8 这样的固定值传递到函数中，但我希望使用每一行的值 (num_of_bit) 来处理 name1 列。 当我使用下面的代码时，我会得到错误。 我明白为什么我会收到这个错误，但我不知道如何实现我想要的。

def signedProcessing(input,num_of_bit):
    if input < (2**num_of_bit)/2:
        input += 256
    return input

out_df.loc[out_df['range_type'] == "SIGNED", [name1]] = out_df[out_df['range_type']=="SIGNED"][name1].apply(signedProcessing,num_of_bit=out_df[out_df['range_type'] == "SIGNED"]['num_of_bit'])

系列的真值是不明确的。 使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

Answer 1

如果我正确理解了这个问题，并且您需要通过应用函数来更改 'name1' 值，其中 'range_type' 是 'SIGNED'，那么您没有传递 'num_of_bit' 来应用，因此它尝试使用每行的整列。 我建议使用 lambda 函数：

out_df.loc['name1'] = out_df[['name1', 'num_of_bit', 'range_type']].apply(lambda x: signedProcessing(x.name1, x.num_of_bits) if x.range_type=='SIGNED' else x.name1, axis=1)

这会将具有“SIGNED” range_type 的每一行上的“name1”值更改为signedProcessing（name1 的值，num_of_bits 的值）。 如果 range_type 是别的东西，它不会改变 name1 值。