pandas: Bazı numpy dizileri olan bir sütunu doldurun

Question

Python2.7 ve pandalar 0.11.0 kullanıyorum.

DataFrame.apply (func) kullanarak bir veri çerçevesinin sütununu doldurmaya çalışıyorum. Func() işlevinin numpy dizisini (1x3) döndürmesi beklenir.

import pandas as pd 
import numpy as np 

df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
print(df) 

       A   B   C 
    0 0.910142 0.788300 0.114164 
    1 -0.603282 -0.625895 2.843130 
    2 1.823752 -0.091736 -0.107781 
    3 0.447743 -0.163605 0.514052 

test amaçlıdır kullanılan fonksiyon:

def test(row): 
    # some complex calc here 
    # based on the values from different columns 
    return np.array((1,2,3)) 

df['D'] = df.apply(test, axis=1) 

[...] 
ValueError: Wrong number of items passed 1, indices imply 3 

komik sıfırdan dataframe oluşturduğunuzda beklendiği gibi oldukça iyi çalışıyor, ve iadeler şudur:

dic = {'A': {0: 0.9, 1: -0.6, 2: 1.8, 3: 0.4}, 
    'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5}, 
    'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1}, 
    'D': {0:np.array((1,2,3)), 
      1:np.array((1,2,3)), 
      2:np.array((1,2,3)), 
      3:np.array((1,2,3))}} 

df= pd.DataFrame(dic) 
print(df) 
     A B C   D 
    0 0.9 0.7 0.1 [1, 2, 3] 
    1 -0.6 -0.6 2.8 [1, 2, 3] 
    2 1.8 -0.1 -0.1 [1, 2, 3] 
    3 0.4 -0.1 0.5 [1, 2, 3] 

Şimdiden teşekkürler.

Answer 1

T geçirilen işlevden birden çok değer döndürmeye çalışırsanız o apply ve apply üzerinde aradığınız DataFrame, döndürdüğünüz değerlerin sayısı olarak eksen boyunca aynı sayıda öğeye (bu durumda sütunlara) sahiptir, Pandalar, orijinalle aynı etiketlere sahip dönüş değerlerinden bir DataFrame oluşturur Veri çerçevesi. Sadece yaparsanız bunu görebilirsiniz:

>>> def test(row): 
     return [1, 2, 3] 
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
>>> df.apply(test, axis=1) 
    A B C 
0 1 2 3 
1 1 2 3 
2 1 2 3 
3 1 2 3 

Ve hata alıyorum neden DataFrame sütuna bir DataFrame atanamıyor çünkü olmasıdır. Eğer değerler başka bir numara dönerseniz

, sadece bir dizi nesne dönecek, o atanabilir:

>>> def test(row): 
     return [1, 2] 
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
>>> df.apply(test, axis=1) 
0 [1, 2] 
1 [1, 2] 
2 [1, 2] 
3 [1, 2] 
>>> df['D'] = df.apply(test, axis=1) 
>>> df 
      A   B   C  D 
0 0.333535 0.209745 -0.972413 [1, 2] 
1 0.469590 0.107491 -1.248670 [1, 2] 
2 0.234444 0.093290 -0.853348 [1, 2] 
3 1.021356 0.092704 -0.406727 [1, 2] 

Ben Pandalar bunu neden yaptığını emin değilim ve bunu yalnızca neden yaptığını

>>> def test(row): 
     return (1, 2, 3) 
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
>>> df['D'] = df.apply(test, axis=1) 
>>> df 
      A   B   C   D 
0 0.121136 0.541198 -0.281972 (1, 2, 3) 
1 0.569091 0.944344 0.861057 (1, 2, 3) 
2 -1.742484 -0.077317 0.181656 (1, 2, 3) 
3 -1.541244 0.174428 0.66(1, 2, 3) 

sen `DataFrame`s veya` list`s/`tuple`s kullanmaktan kaçınmalısınız