循环一列并在函数 Pandas Dataframe Python 中填充行

Question

我正在尝试遍历数据框。特别是通过日期列，这意味着对于每个日期，我都会获取该日期的 x、y 和 z 值并将其填充到我定义的函数中。不知何故，我不确定如何正确调用它。我的代码如下所示：

import pandas as pd

def calc_funct(x, y, z):

    func = x*y*z

    return func

if __name__ == '__main__':

    df = pd.read_csv('C:/Data.csv')

    for column in df:

        results = calc_funct(df['x'], df['y'], df['z'])
        print(result)

输入如下所示：

           date   x   y   z
    0  2017-11-11  18  17   7
    1  2017-11-11  16  19   3
    2  2017-11-11  13  14   2
    3  2017-11-11  12  13   1
    4  2017-11-11  11  12   9
    5  2017-11-11  10  11  10
    6  2017-11-11  21  10  11
    7  2017-11-12  13  19  12
    8  2017-11-13  18  17  12
    9  2017-11-14   9  10  20
   10  2017-11-15   2  20  13
   11  2017-11-18  13  13   9
   12  2017-11-19  18  14  16
   13  2017-11-20  14  11  19
   14  2017-11-21  18  15  19

对于日期 2017-11-11，我将计算值（例如，在该日期添加/减去它们的所有值）并将其存储，例如在一个列表中。然后迭代下一个日期 2017-11-12 等...

Answer 1

如果您想要所有列 + 作为函数结果的新列，您可以这样做：

df['result'] = calc_funct(df['x'], df['y'], df['z'])

或者只是 date 和 result 加上另一行代码：

df = df[['date','result']]

编辑

result = []
for index, row in df.iterrows():
    result.append(row['date'])
    result.append(calc_funct(row['x'], row['y'], row['z']))
print result

Answer 2

在 pandas 中，您可以使用 apply 方法。

df.apply(lambda v : calc_funct(v["x"], v["y"], v["z"]), axis=1)

注意axis=1 用于迭代行，axis=0 用于迭代列。