将函数应用于熊猫中的不同列答案

【问题标题】：Apply function to different columns in pandas将函数应用于熊猫中的不同列
【发布时间】：2017-04-20 02:37:52
【问题描述】：

我有一个令人费解的案例，我的数据框是这样的

  id    high low medium count
0  0     0    4    8     12
1  1     5    2    1      8

我想为每个级别生成 3 个额外的列：高、中低。

我定义了一个函数

def foo(row['high']):
    return  (1/3+row['high']/(1+row['count']))

我想我需要应用此函数 3 次，并更改 row['high']、row['low'] 和 row['medium']。

我用过类似的东西

df = df.apply(foo,axis=1)

但是，它不起作用。我想知道是否有一个好的方法（也许我可以只应用一次这个函数？）来做到这一点......

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您不能定义具有索引变量作为参数名称的函数。改变这个：

def foo(row['high']):

到这里：

def foo(row):

但是，对于您正在做的事情，您不需要应用函数。可以通过对列的操作来完成。

(1/3)+df['high']/(1+df['count'])

# returns:
0    0.333333
1    0.888889
dtype: float64

【讨论】：