Pandas：将特定功能应用于列并创建其他列答案

【问题标题】：Pandas: apply a specific function to columns and create other columnsPandas：将特定功能应用于列并创建其他列
【发布时间】：2017-06-19 19:48:50
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框df，其地理坐标如下：

    lat         lon         
0   48.01025772 -6.15690851 
1   48.02164841 -6.10588741 
2   48.03302765 -6.05480051 
... ...         ...

我需要将这些坐标转换为不同的系统，并为此提供专用功能。我计划创建两个新列，df['N'] 与lat 配对，df['E'] 与lon 配对。

函数长什么样并不重要，所以为了简单起见，我们称它为f。函数操作如下：E, N = f(float(lat), float(lon))

有没有一种方法可以遍历df 的所有行，提取lat,lon 对（计算它们的转换）并将值分配给相关列？

【问题讨论】：

如果您有兴趣，我编写了一个以矢量化方式计算半正弦的方法，这将使您了解如何重写您的函数所做的任何事情：stackoverflow.com/questions/25767596/…

标签： python loops pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以在 df 上使用 apply 并传递 axis=1，在您的函数中您应该返回一个 Series 并直接分配 2 列：

In [207]:
def foo(lat, lon):
    return pd.Series([lat + 10, lon * 100])

df[['new_lat','new_lon']] = df.apply(lambda x: foo(x['lat'], x['lon']), axis=1)
df

Out[207]:
         lat       lon    new_lat   new_lon
0  48.010258 -6.156909  58.010258 -615.6909
1  48.021648 -6.105887  58.021648 -610.5887
2  48.033028 -6.054801  58.033028 -605.4801

取决于您的函数使用 apply 执行的操作，可以而且应该避免

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以避免创建 pd.Series，因为它需要很多时间，而是传递 result_type='expand' 参数。这在大数据帧上运行速度明显更快

def foo(lat, lon):
    return [lat + 10, lon * 100]

df[['new_lat','new_lon']] = df.apply(lambda x: foo(x['lat'], x['lon']), axis=1, result_type='expand')

在我的 Dataframe 上，达到了以下时间：Pure apply(no assignmenting, returns list) - 27 sec, with result_type='expand' - 30 sec, with return pd.Series(...) - 41 sec.

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用：

df[['lat', 'lon']].apply(lambda row: f(float(row['lat']), float(row['lon']), axis=1)

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您并不总是知道返回的列的数量、名称或顺序，则此解决方案更灵活：

    exploded = df.apply(lambda x: ..., axis='columns', result_type='expand')

    return pd.concat([df, exploded], axis='columns', sort=False)

【讨论】：