数据框列错误列表中的 lambda 函数答案

【问题标题】：lambda function on list in dataframe column error数据框列错误列表中的 lambda 函数
【发布时间】：2020-12-03 20:47:20
【问题描述】：

我在 pandas 数据框中有一个数字列表，我正在尝试使用 lambda 函数 + 列表推导从这些列表中删除值。

col 1 col2

一个 [-1, 2, 10, 600, -10]

b [-0, -5, -6, -200, -30]

c .....

等等

df.col2.apply(lambda x: [i for i in x if i>= 0]) #just trying to remove negative values

数字总是递增的，可以全为负数、全为正数或混合。列表大约有 200 个项目，都是整数。

我收到此错误：

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

编辑：当我这样做时，它可以工作 [i for i in df[col2][#] if i >= 0] 我想我可以通过一个 for 循环来运行它。虽然看起来很慢

Edit2：用新鲜的眼光看待它。事实证明，该列并不完全由列表组成，有一些浮点值分布在各处（duh）。一旦我纠正了上面的代码按预期工作，合并发生了一些奇怪的事情。感谢您的帮助！

【问题讨论】：

错误说明了您的问题。尝试将 lambda 设为变量，将列转换为列表，然后将其传递。
这个错误对我来说毫无意义。 lambda x 是一个列表，为什么会有类型错误？如果我这样做：``` [i for i in df[col2][#] if i >= 0] ``` 这行得通
第 2 列中的每个项目都是数字列表，还是有任何实例是单个浮点数而不是列表？
我认为你错过了 apply 的工作原理
查看掩码和条件

标签： python pandas numpy lambda

【解决方案1】：

因为你的 lambda 中的 x 是一个浮点数，你不能循环浮点数：p。如果你需要这样做。你可以

In [2]: np.random.seed(4)
   ...: df = pd.DataFrame(np.random.randint(-5,5, 7)).rename(columns={0:"col2"})
   ...: df.col2 = df.col2.astype(float)
   ...: df
Out[2]: 
   col2
0   2.0
1   0.0
2  -4.0
3   3.0
4   2.0
5   3.0
6  -3.0

In [3]: df.col2.apply(lambda x: x if x > 0 else None).dropna()
Out[3]: 
0    2.0
3    3.0
4    2.0
5    3.0
Name: col2, dtype: float64

【讨论】：

为什么不直接df.col2[df.col2 >= 0]？
因为 df.col2[df.col2 >= 0] 仅返回 >= 0 值，因此您不能将结果列附加到现有的 df，另一方面，df.col2.apply(lambda x: x if x > 0 else None) 返回相同的长度，因此您可以将其附加到现有的 df .