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问为dataframe中的每一行运行函数
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Stack Overflow用户

提问于 2019-07-20 03:06:13

回答 3查看 542关注 0票数 1

我有一个数据帧df1，如下所示：

date        sentence
29/03/1029  I like you
30/03/2019  You eat cake

并将函数getVerb和getObj运行到dataframe df1。因此，输出如下所示：

date        sentence      verb   object
29/03/1029  I like you    like   you
30/03/2019  You eat cake  eat    cake

我希望为df1中的每一行运行这些函数(getVerb和getObj)。有没有人能帮我有效地解决这个问题？

非常感谢。

python

python-3.x

pandas

dataframe

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-07-20 03:23:56

熊猫DataFrame的每一列都是一个Series。您可以使用Series.apply或Series.map函数来获得您想要的结果。

df1['verb'] = df1['sentence'].apply(getVerb)
df1['object'] = df1['sentence'].apply(getObj)

# OR

df1['verb'] = df1['sentence'].map(getVerb)
df1['object'] = df1['sentence'].map(getObj)

有关Series.apply或Series.map的更多详细信息，请参阅pandas文档。

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-07-20 04:12:08

假设您有一个pandas数据帧，例如：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame([4，9] *3，columns='A'，'B')

比方说，我们想要列A和B的总和，行和列。为了实现它，我们写道

df.apply(np.sum, axis = 1) # for row-wise sum
Output: 13 
        13
        13
df.apply(np.sum, axis = 0) # for column-wise sum
Output: A 12
        B 27

现在，如果您想对特定的一组列应用任何函数，您可以从数据框中选择一个子集。

例如:我只想计算A列的sum。

df['A'].apply(np.sum, axis =1)

Dataframe.apply

你也可以参考上面的链接。除此之外，Series.map、Series.apply也可能很方便，正如上面的答案中所提到的。干杯!

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-07-20 08:13:34

使用一个简单的循环：(假设数据框中已经存在名为'verb‘和’object‘的列)

for index, row in df1.iterrows():
    df1['verb'].iloc[index]= getVerb(row['sentence'])
    df1['object'].iloc[index]= getObj(row['sentence'])

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57121488

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