Pandas：将特定函数应用于列并创建其他列

Question

我有一个df带有地理坐标的熊猫数据框，如下所示：

    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。我打算创建两个新列，df['N']这与配对lat，并且df['E']这是搭配lon。

函数的外观无关紧要，因此为简单起见，我们将其称为f。该函数的操作如下：E, N = f(float(lat), float(lon))

有没有办法遍历 的所有行df，提取lat,lon对，（计算它们的转换）并将值分配给相关列？

Answer 1

您可以apply在 df 和 pass 上使用axis=1，在您的函数中，您应该返回 aSeries并直接分配两列：

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

apply可以并且应该避免使用，这取决于您的功能正在做什么