应用具有多个参数的函数来创建一个新的 pandas 数据框

Question

df = pd.DataFrame(columns = ['Date','Data'])
# input some random data into df

test_log = pd.DataFrame(columns = ['Date','Data'])

def test_func(date, data):
    if data > 2:
        data = data * 2 
        d = {'Date':date, 'data':data}
        return d


df.apply(lambda x: test_func(x['Date'],x['Data']), axis=1)

首先，这不会返回一系列字典d。当apply 中使用的函数 (test_func) 返回单个值时，apply 方法会返回一个系列，但是当您从函数“test_func”返回字典时，df.apply 方法会将 df 中的值替换为返回值。

我想在df 的每一行上运行test_func，然后当test_func 返回一些内容时，它会在test_log 后面附加值即

test_log = test_log.append(d, ignore_index=True)

其中d 是test_func 返回的字典

编辑：

执行时返回一个DataFrame：

def test_func(date, data):
    if data > 2:
        data = data * 2 
        d = {'Date':date, 'data':data}
        return pd.Series(d)

Answer 1

不用apply也可以实现同样的效果：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame()
>>> df['Date'] = pd.date_range('01/01/2010', periods=5)
>>> df['Data'] = np.arange(0,5,1)
>>> df
        Date  Data
0 2010-01-01     0
1 2010-01-02     1
2 2010-01-03     2
3 2010-01-04     3
4 2010-01-05     4

>>> test_log = df.loc[df.Data > 2]
>>> test_log.Data = test_log.Data * 2
>>> test_log
        Date  Data
3 2010-01-04     6
4 2010-01-05     8