将函数应用于一对熊猫系列

Question

假设我有两个系列：

s = pd.Series([20, 21, 12]
t = pd.Series([17,19 , 11]

我想将两个参数函数应用于两个系列以获得一系列结果（作为一个系列）。 现在，一种方法如下：

df = pd.concat([s, t], axis=1)
result = df.apply(lambda x: foo(x[s], x[t]), axis=1)

但这似乎很笨拙。 有没有更优雅的方式？

Answer 1

有很多方法可以做你想做的事。

根据所讨论的功能，您可以将其直接应用于系列。 例如，调用s + t返回

0    37
1    40
2    23
dtype: int64

但是，如果您的函数比简单的算术更复杂，您可能需要发挥创造力。 一种选择是使用内置的 Python map功能。 例如，调用

list(map(np.add, s, t))

返回

[37, 40, 23]

Answer 2

如果两个系列具有相同的索引，您可以创建一个具有列表理解的系列：

result = pd.Series([foo(xs, xt) for xs,xt in zip(s,t)], index=s.index)

如果您不能保证这两个系列具有相同的索引，则 concat 是一种方法，因为它有助于对齐索引。

Answer 3

如果我理解您可以使用它来应用使用 2 列的函数并将结果复制到另一列中：

df['result'] = df.loc[:, ['s', 't']].apply(foo, axis=1)

Answer 4

可能可以使用numpy.vectorize ：

from numpy import vectorize

vect_foo = vectorize(foo)
result = vect_foo(s, t)