通过将动态参数列表传递给函数来创建 Pandas Dataframe 需要帮助答案

【问题标题】：Need help on Pandas Dataframe creation by passing a dynamic argument list to a function通过将动态参数列表传递给函数来创建 Pandas Dataframe 需要帮助
【发布时间】：2020-06-08 18:32:12
【问题描述】：

我有一个如下所示的表 T1（存储为数据框 df3，列 col1、col2 和 col3）

df2 有列 'l'、'm'、'n'...

df1 有 'a'、'b'、'c' 列

col1 col2 col3

x 添加 {'a':'df1','l':'df2','n':'df2'}

y sub {'b':'df1','m':'df2'}

z sqrt {'c': 'df1'}

col1 中的值 x 将使用 col2 中的操作 add 使用 col3 中的参数 key:value 对（a 在 df1 中，l 在 df2 中，...）

同样，col1 中的值 y 将使用 col2 中的操作 sub 使用 col3 中的参数计算（b in df1 , m in df2); Col3 中 k:v 对的数量可能更多或更少，具体取决于 col 2 中定义的操作/功能，例如，对于 sqrt，只有 1 对

我想以如下所述的数据帧 df4 的形式获得输出

xyz df1['a']+df2['l']+df2['n'] df1['b'] - df2['m'] df1['c]

我正在尝试通过构建如下所述的函数来实现这一点，但我不确定如何构建动态参数列表并将其传递给该函数，其中要传递的参数数量取决于 k 的数量：在 col3 中分配了 v 对？对于 add 我有 3 个，对于 sub 我有 2 个，对于 sqrt 我只有 1 个

for ix,row in df3.iterrows():

          call_operation = row['col2']

          target_value = row['col1']

          #df4[target_value] = getattr(module,call_operation)(df2[b],df1[a])

          df4[target_value] = getattr(module,call_operation)( <dynamic argument list form col3> )

【问题讨论】：

标签： python pandas function dataframe dynamic

【解决方案1】：

# dummy data
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'l': [4, 5, 6],
                    'n': [7, 8, 9]})

# get your dfs in a list so we can call them by name
dfs = {'df1': df1, 'df2': df2}

# let's say you are in your for loop on the first row:
ix = 0
target_name = 'x'
call_operation = 'sum'
col3 = {'a': 'df1', 'l': 'df2', 'n': 'df2'}

# actual logic:
vars = []
for k, v in col3.items():
    vars.append(dfs[v][k].iloc[ix])
results['target_name'].iloc[ix] = getattr(__builtin__, call_operation)(vars)

根据您在真实数据中的操作类型，您可以使用getattr()、if 语句或两者的组合。

if call_operation == 'sqrt':
    getattr(math, 'sqrt')(vars[0])

等等

虽然这感觉不像是正确使用 pandas，但我不确定您的实际数据集的大小。

【讨论】：