通过在两个现有列上使用 lambda 函数在 Panda 中创建新列

我可以通过定义用户函数然后使用 apply 在 Panda 中添加新列。但是，我想使用以下方法来做到这一点lambda;有办法吗？

例如，df有两列a and b。我想创建一个新专栏c这等于之间的最长长度a and b.

df = pd.DataFrame({'a':['dfg','f','fff','fgrf','fghj'], 'b' : ['sd','dfg','edr','df','fghjky']})

就像是：

df['c'] = df.apply(lambda x, len(df['a']) if len(df['a']) > len(df['b']) or len(df['b']) )

一种方法：

df['c'] = df.apply(lambda x: max([len(x) for x in [df['a'], df['b']]]))

它给出了一列 NaN。

      a       b   c
0   dfg      sd NaN
1     f     dfg NaN
2   fff     edr NaN
3  fgrf      df NaN
4  fghj  fghjky NaN

您可以使用函数map http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.map.html并按功能选择np.where 更多信息 https://stackoverflow.com/questions/19913659/pandas-conditional-creation-of-a-series-dataframe-column

print df
#     a     b
#0  aaa  rrrr
#1   bb     k
#2  ccc     e
#condition if condition is True then len column a else column b
df['c'] = np.where(df['a'].map(len) > df['b'].map(len), df['a'].map(len), df['b'].map(len))
print df
#     a     b  c
#0  aaa  rrrr  4
#1   bb     k  2
#2  ccc     e  3

下一个解决方案是使用函数apply http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html带参数axis=1:

axis = 1 或 ‘columns’：将函数应用于每一行

df['c'] = df.apply(lambda x: max(len(x['a']), len(x['b'])), axis=1)