在数据帧每一行上运行函数,同时使用数据帧中的多个参数,并在列表中输出新的数据帧的方法如下:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)
def my_function(row, param1, param2):
result = row['A'] * param1 + row['B'] * param2
return result
df['D'] = df.apply(lambda row: my_function(row, 2, 3), axis=1)
在这个例子中,我们将函数my_function应用于数据帧df的每一行,同时使用参数param1=2和param2=3。函数根据每一行的'A'和'B'列的值计算结果,并将结果存储在新的列'D'中。
最后,我们可以打印输出新的数据帧。
print(df)
输出结果如下:
A B C D
0 1 10 100 26
1 2 20 200 56
2 3 30 300 86
3 4 40 400 116
4 5 50 500 146
这个例子展示了如何在数据帧每一行上运行函数,并使用数据帧中的多个参数,最后将结果存储在新的数据帧中。
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