如何用df的两列作复杂的运算-白红宇的个人博客

如何用df的两列作复杂的运算

发布日期：2021-05-06 21:45:31 浏览次数：20 分类：精选文章

本文共 502 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

代码如下：

data=pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),columns=list('abcde'))

def fun1(s):

if s >0.9:

return 1

elif s>0.5:

return 0

else:

return -1

def fun2(s,d):

if np.exp(s-d)>0.9:

return 1

elif np.exp(s-d)>0.5:

return 0

else:

return -1

data['l']=data['a'].map(fun1)

data['l']=data['a'].map(lambda x:fun1(x))

data['s']=data.apply(lambda x:fun2(x.a,x.b),axis=1)

正常输出；

结论：首先需要知道map是针对series，而且是元素级别的操作；而apply或applymap是针对dataframe操作的，apply是针对行列的，而加了个map针对的就是元素了；其本质区别在两函数传入的值不同；apply(x)中的代表行或是列，而applymap中的代表一个元素；

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