如何使用需要多列作为参数的函数创建新列答案

【问题标题】：How to create a new column using a function that requires multiple columns as arguments如何使用需要多列作为参数的函数创建新列
【发布时间】：2020-11-09 22:08:29
【问题描述】：

我有一个 Yield 函数，它接受多个参数和一个数据框，其中包含多个包含参数输入的列。

def yield(price, par, maturity, coup, freq)

df:

Name    Price    Years_to_Maturity    Coup
abcd    98       4.5                  375
efgh    94       3                    425

我想通过使用数据框中的列应用函数，在数据框中创建一个名为“Yield”的新列，但我无法成功地做到这一点。

我知道该函数适用于直接输入，但我正在努力让它适用于多个列和常量（我希望 par 和频率保持不变）。我想将该函数应用于每一行，例如：

df["Yield"] = df.apply(yield(df["price"], 100, df["Years_to_Maturity"], df["Coup"], 2), axis=1)

我尝试使用在类似答案中找到的以下方法，但由于缺少必需的位置参数，我得到了 TypeError。我已尝试解决此问题，但出现了其他错误。

df['new_column_name'] = df.apply(lambda x: my_function(x['value_1'], x['value_2']), axis=1)

如何通过输入现有列和固定值的组合来使用该函数创建新列？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您的 lambda 函数几乎是正确的，请尝试以下操作：

df["Yield"] = df.apply(lambda row: yield(row.Price, 100, row.Years_to_Maturity, row.Coup, 2), axis=1)

请记住，yield 是 Python 中的一个关键字，因此不是推荐的函数名称，它可能会导致一些严重的错误。

【讨论】：

太棒了！这工作得很好，谢谢！我的函数实际上并没有被称为 yield，我只是认为它适用于示例，所以讨厌的错误应该是最少的。感谢所有的帮助，尽管如此。我知道我很接近，但就是无法放下。