將函數應用於一對熊貓系列

Question

假設我有兩個系列：

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

我想將兩個參數函數應用於兩個系列以獲得一系列結果（作為一個系列）。 現在，一種方法如下：

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

但這似乎很笨拙。 有沒有更優雅的方式？

Answer 1

有很多方法可以做你想做的事。

根據所討論的功能，您可以將其直接應用於系列。 例如，調用s + t返回

0    37
1    40
2    23
dtype: int64

但是，如果您的函數比簡單的算術更復雜，您可能需要發揮創造力。 一種選擇是使用內置的 Python map功能。 例如，調用

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

返回

[37, 40, 23]

Answer 2

如果兩個系列具有相同的索引，您可以創建一個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)

如果您不能保證這兩個系列具有相同的索引，則 concat 是一種方法，因為它有助於對齊索引。

Answer 3

如果我理解您可以使用它來應用使用 2 列的函數並將結果復制到另一列中：

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)