Pandalar: birden çok sütun

Question

aşağıdaki dataframe

df = DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 
      'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 
      'c' : np.random.randn(6)}) 

ve aşağıdaki fonksiyonu ile birden çok sütun kullanırken fonksiyonunu uygulamak Pandalar ile bazı sorunlar var işlevini uygulamak nasıl kullanılır

def my_test(a, b): 
    return a % b 

zaman Ben hata mesajı

df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row[a], row[c]), axis=1) 

: birlikte bu işlevi uygulamak için denemek

NameError: ("global name 'a' is not defined", u'occurred at index 0') 

Bu mesajı anlamıyorum, adı doğru şekilde tanımladım.

Ben bu konuda

Güncelleme Yardımlarınız için

Teşekkür üzerinde herhangi bir yardım takdir derece olur. Ben gerçekten kod ile bazı sözdizimi hataları yaptım, indeks '' koyulmalıdır.

def my_test(a): 
    cum_diff = 0 
    for ix in df.index(): 
     cum_diff = cum_diff + (a - df['a'][ix]) 
    return cum_diff 

teşekkür ederiz

Answer 1

Dizenizin '' değerini unuttuğunuz görünüyor.

In [43]: df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) 

In [44]: df 
Out[44]: 
        a b   c  Value 
      0 -1.674308 foo 0.343801 0.044698 
      1 -2.163236 bar -2.046438 -0.116798 
      2 -0.199115 foo -0.458050 -0.199115 
      3 0.918646 bar -0.007185 -0.001006 
      4 1.336830 foo 0.534292 0.268245 
      5 0.976844 bar -0.773630 -0.570417 

BTW, benim görüşüme göre, aşağıdaki şekilde daha zarif:

In [53]: def my_test2(row): 
....:  return row['a'] % row['c'] 
....:  

In [54]: df['Value'] = df.apply(my_test2, axis=1) 

Answer 2

sadece hesaplamak istiyorsanız (sütun)% (sütun b) Eğer apply gerekmez: örneğin Ancak hala daha karmaşık bir fonksiyon da aynı sorun var Sadece doğrudan yapın:

In [7]: df['a'] % df['c']                                       
Out[7]: 
0 -1.132022                                          
1 -0.939493                                          
2 0.201931                                          
3 0.511374                                          
4 -0.694647                                          
5 -0.023486                                          
Name: a 

Answer 3

en biz kolon'durumuna 'a' ve DataFrame df

arasında 'b' bir işlev add5 uygulamak istediğinizi varsayalım

def add5(x): 
    return x+5 

df[['a', 'b']].apply(add5)