在 pandas 中的多个列上应用自定义函数

Question

我在 Pandas 中“应用”自定义函数时遇到问题。当我测试该函数时，直接传递它工作的值并正确返回响应。但是，当我尝试以这种方式传递列值时

def feez (rides, plan):
    pmt4       = 200
    inc4       = 50  #number rides included
    min_rate4  = 4 

    if plan == "4 Plan":
        if rides > inc4:
            fee = ((rides - inc4) * min_rate4) + pmt4 
        else:
            fee = pmt4
        return (fee)
    else:
       return 0.1

df['fee'].apply(feez(df.total_rides, df.plan_name))

我收到错误：

"The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."

直接传递值有效，即feez (800, "4 Plan")，返回3200

但是，当我尝试应用上述功能时收到错误消息。

我是新手，怀疑我的语法写得不好。任何想法都非常感谢。 TIA。以利

Answer 1

apply 旨在一次处理一行，因此在您这样做时传递整列是行不通的。在这些情况下，最好使用lambda。

df['fee'] = df.apply(lambda x: feez(x['total_rides'], x['plan_name']), axis=1)

但是，可能有更快的方法来执行此操作。一种方法是使用np.vectorize。另一个是使用np.where。

选项 1
np.vectorize

v = np.vectorize(feez)
df['fee'] = v(df.total_rides, df.plan_name)

---

选项 2
嵌套np.where

df['fee'] = np.where(
        df.plan_name == "4 Plan", 
        np.where(df.total_rides > inc4, (df.total_rides - inc4) * min_rate4) + pmt4, pmt4), 
        0.1
)