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[英]Pandas - getting an index of a row in a pandas apply function
[英]getting the column of a row in a pandas apply function
嗨,窺視,這個問題與這個問題密切相關。 現在我想獲取每個特定系列的index
,而不是獲取系列的name
。 我試過使用x.index
但它返回一個索引列表而不是那個特定單元格的index
。
In [14]: df = pd.DataFrame({
...: 'X': [1,2,3,4,5],
...: 'Y': [3,4,5,6,7],
...: 'Z': [5,6,7,8,9]}, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
In [15]: df
Out[15]:
X Y Z
a 1 3 5
b 2 4 6
c 3 5 7
d 4 6 8
e 5 7 9
In [15]: df.apply(lambda x: (x.name, x.index), axis=1)
Out[15]:
a (a, [X, Y, Z])
b (b, [X, Y, Z])
c (c, [X, Y, Z])
d (d, [X, Y, Z])
e (e, [X, Y, Z])
dtype: object
我想實現如下格式。 但是,我不確定如何訪問該特定行的index
。 如果我使用x.index
,它會返回索引值的列表。
正如您在示例中看到的,我只想讓每個單元格的值為(index, column), value
X Y Z
a (a, X), 1 (a, Y), 3 (a, Z), 5
b (b, X), 2 (b, Y), 4 (b, Z), 6
c (c, X), 3 (c, Y), 5 (c, Z), 7
d (d, X), 4 (d, Y), 6 (d, Z), 8
e (e, X), 5 (e, Y), 7 (e, Z), 9
我嘗試了以下方法,但由於index
是硬編碼的,所以它不起作用。 我還檢查了索引文檔,但找不到任何適合此需求的屬性。
In [35]: df.apply(lambda x: (x.name, x.index[0]), axis=1)
Out[35]:
a (a, X)
b (b, X)
c (c, X)
d (d, X)
e (e, X)
dtype: object
In [36]: df.apply(lambda x: (x.name, x.index[1]), axis=1)
Out[36]:
a (a, Y)
b (b, Y)
c (c, Y)
d (d, Y)
e (e, Y)
dtype: object
In [37]:
我認為有可能遍歷每一列並重新分配其中的值。 但是,有沒有辦法用apply()
做到這一點? 謝謝!
可以直接修改row
Series,返回修改后的row
Series。
def convert(row):
for col in row.index:
row[col] = f'({row.name}, {col}), {row[col]}'
return row
df = df.apply(convert, axis=1)
print(df)
X Y Z
a (a, X), 1 (a, Y), 3 (a, Z), 5
b (b, X), 2 (b, Y), 4 (b, Z), 6
c (c, X), 3 (c, Y), 5 (c, Z), 7
d (d, X), 4 (d, Y), 6 (d, Z), 8
e (e, X), 5 (e, Y), 7 (e, Z), 9
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