通过在两个现有列上使用 lambda 函数在 Panda 中创建一个新列答案

【问题标题】：Creating a new column in Panda by using lambda function on two existing columns通过在两个现有列上使用 lambda 函数在 Panda 中创建一个新列
【发布时间】：2026-02-03 16:35:01
【问题描述】：

我可以通过定义用户函数然后使用 apply 在 Panda 中添加一个新列。但是，我想使用 lambda 来做到这一点；有办法吗？

例如，df 有两列 a 和 b。我想创建一个新列c，它等于a 和b 之间的最长长度。

类似的东西：

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

df['c'] = df.apply(lambda x: max([len(x) for x in [df['a'], df['b']]]))
print df
      a       b   c
0   dfg      sd NaN
1     f     dfg NaN
2   fff     edr NaN
3  fgrf      df NaN
4  fghj  fghjky NaN

【问题讨论】：

修复语法错误后即可使用。 lambda x 后面需要一个冒号，而你的表达式缺少 else（也许应该用它代替 or）。
感谢您的快速响应，但仍然无法正常工作。这是代码和错误消息。如果您能提供任何帮助，我将不胜感激。 df = pd.DataFrame({'a':['dfg','f','fff','fgrf','fghj'],'b': ['sd','dfg','edr', 'df','fghjky']}) df['c'] = df.apply(lambda x: len(x['a']) if len(x['a']) > len(x['b ']) else len(x['b'])) KeyError: ('a', u'occurred at index a')
请不要将代码放入 cmets，edit 改为问题。
对不起，这是我第一次来这里。我尝试编辑我的问题，但它仍然没有以一种很好的格式出现
在编辑模式下，有一个打开格式化帮助的按钮。首先，您可以选择代码并按 Ctrl-K，它将缩进 4 个空格。

标签： python pandas lambda multiple-columns calculated-columns

【解决方案1】：

您可以使用函数map并按函数选择np.wheremore info

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 和参数axis=1：

axis = 1 or ‘columns’：对每一行应用函数

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

【讨论】：

Map 可能有效，但主要是我正在寻找一种将 Lambda 与两列一起使用并在可能的情况下创建一个新列的方法
为什么要使用 lambda？
使用 lambda 的原因是打字少，对我来说代码更具可读性
对于未来的读者来说，错误是忘记了轴 = 1（这导致了 KeyError 'a'，因为我们正在遍历 row_indexer [0,1,2,3,4]）而不是df['a']，df['b']。而且 Jezraels 解决方案#2 更简洁一些，因为 lambda 已经遍历了行。