Python Pandas，应用函数

我正在尝试使用 apply 来避免iterrows()函数中的迭代器：

然而，pandas 方法的记录很少，我找不到如何使用它的示例，除了蹩脚的.apply(sq.rt)在文档中...没有关于如何使用参数等的示例...

不管怎样，这里有一个关于我尝试做的事情的玩具示例。

以我的理解apply实际上会做同样的事iterrows()，即迭代（如果 axis=0，则遍历行）。每次迭代时的输入x函数的应该是迭代的行。然而，我不断收到的错误消息有点反驳了这个假设......

grid = np.random.rand(5,2)
df = pd.DataFrame(grid)

def multiply(x):
    x[3]=x[0]*x[1]

df = df.apply(multiply, axis=0)

上面的示例返回一个空的 df。谁能解释一下我的误解吗？

import pandas as pd
import numpy as np

grid = np.random.rand(5,2)
df = pd.DataFrame(grid)

def multiply(x):
    return x[0]*x[1]

df['multiply'] = df.apply(multiply, axis = 1)
print(df)

结果是：

          0         1  multiply
0  0.550750  0.713054  0.392715
1  0.061949  0.661614  0.040987
2  0.472134  0.783479  0.369907
3  0.827371  0.277591  0.229670
4  0.961102  0.137510  0.132162

解释：

你的功能applying，需要返回一个值。您还将其应用于每一行，而不是列。这axis您传递的参数在这方面不正确。

最后，请注意我将其设置为等于'multiply'我的职能之外的列。您可以轻松地将其更改为df[3] = ...就像你拥有并获得这样的数据框：

          0         1         3
0  0.550750  0.713054  0.392715
1  0.061949  0.661614  0.040987
2  0.472134  0.783479  0.369907
3  0.827371  0.277591  0.229670
4  0.961102  0.137510  0.132162