在 Pandas 中，如何将函数应用于数据帧的一行，其中行中的每个项目都应作为参数传递给函数？答案

【问题标题】：In Pandas, how do I apply a function to a row of a dataframe, where each item in the row should be passed to the function as an argument?在 Pandas 中，如何将函数应用于数据帧的一行，其中行中的每个项目都应作为参数传递给函数？
【发布时间】：2020-05-01 14:36:10
【问题描述】：

换句话说，假设我有一个包含一些列的数据框，并且表格中有数字数据。例如，我有身高、体重、年龄。包含数字的简单数据框。

我想要的是制作一个新系列（并将其添加到数据框中），这是使用每一行中的每个项目进行一些计算的结果。所以我有一个函数 f(height, weight, age)，我希望将该函数的数值结果存储为它自己的新列。

所以在给定的行上，我会得到身高、体重、年龄和 f() 的结果。

对不起，我探索了很多 pandas 应用示例，但在这里找不到任何完全符合我想法的东西，尽管它似乎应该是可行的！

提前致谢！

【问题讨论】：

请分享您的示例数据框和预期输出

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

让我们举个例子，我们有一个数据框，其中有体重和身高。

我们可以使用apply 函数对每一行应用一个函数，其中包含所有列或选定列，如下所示：

df = pd.DataFrame({"height": [180, 178, 190, 166], 'weight': [78, 72, 89, 75] })

print(df)

   height  weight
0     180      78
1     178      72
2     190      89
3     166      75

def bmi(x):
    return x.weight/((x.height/100)**2)

df['bmi'] = df.apply(lambda x: bmi(x), axis=1)

print(df)

   height  weight        bmi
0     180      78  24.074074
1     178      72  22.724403
2     190      89  24.653740
3     166      75  27.217303

【讨论】：

这正是我想要的，谢谢！在我阅读的任何示例中，我只是没有看到类似的东西。再次感谢！

【解决方案2】：

现在，如果我理解正确，您的函数会使用您的数据（身高、体重和年龄）为每一行计算一个值，该值将位于数据框中的新列中，对吗？

现在您想逐行执行该操作，我不知道为什么？你想迭代你的数据框吗？我没有足够的关于你的函数的信息来判断这是否真的需要，但通常我会避免这种方法，因为它比运行如下的胜利过程要慢得多：

df['result'] = #whatever your function is doing using the df['height', 'weight', 'age']

例如，假设您的函数将身高乘以体重，然后除以年龄，因此您可以执行以下操作：

df['result'] = (df['height'] * df['weight']) / df['age']

【讨论】：

我刚刚看到了@Saurabh 的回答，如果您仍然想坚持使用函数方法，那将可以解决问题。
谢谢！我还是 pandas 框架的新手，所以所有这些都很有帮助！