如何将函数作为单独函数的一部分应用于 DataFrame答案

【问题标题】：How to apply a function to a DataFrame as part of a separate function如何将函数作为单独函数的一部分应用于 DataFrame
【发布时间】：2020-07-08 12:58:22
【问题描述】：

我正在尝试将正则表达式函数应用于 DataFrame，它将日期格式的单元格替换为取自某些字符的字符串。

我在将函数应用于数据框本身时遇到问题。

这是我目前的代码：

def preprocess_test_data(self, test_df):

        def to_month_day(s):
            m = re.match("\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}", s)
            if m:
                return m[0][8:10].lstrip('0') + '-' + m[0][5:7].lstrip('0')
            return s

        test_df = test_df.apply(to_month_day)
        a = test_df[:,0].astype(str)
        b = test_df[:,1].astype(str)
        c = test_df[:,2].astype(str)
        d = test_df[:,3].astype(str)
        e = test_df[:,4].astype(str)
        f = test_df[:,5].astype(str)
        g = test_df[:,6].astype(str)
        h = test_df[:,7].astype(str)
        i = test_df[:,8].astype(str)

我不断收到此错误：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-10-a9f16326387d> in <module>
    183 
    184 # Dont change
--> 185 x_test_processed = my_model.preprocess_test_data(x_test)
    186 
    187 # Train your model

<ipython-input-10-a9f16326387d> in preprocess_test_data(self, test_df)
    119             return s
    120 
--> 121         test_df = test_df.apply(to_month_day)
    122         a = test_df[:,0].astype(str)
    123         b = test_df[:,1].astype(str)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'apply'

如何重新格式化数据框，以便它允许我运行 Re 函数。

【问题讨论】：

to_month_day(s) 方法需要传递一个参数；你错过了吗？请检查一次。
不幸的是，如果我只是通过正常调用它来尝试这个，它就会给我：cannot use a string pattern on a bytes-like object
你能在预处理函数中打印出test_df 的类型吗？似乎 test_df 是一个 numpy 数组。
无论如何，DataFrame 上的 apply 将收到 Series 值。你到底想做什么？

标签： python regex pandas function numpy-ndarray

【解决方案1】：

该错误是由 test_df 是一个 numpy 数组而不是 Pandas DataFrame 引起的。但即使使用真正的数据框，apply 方法中传递的函数也会收到完整的Series，默认情况下是一列，如果使用axis=1，则默认为一行。

你想要的（曾经test_df 是一个DataFrame）是：

test_df = test_df.apply(lambda x: x.apply(to_month_day))

【讨论】：