Pandas：沿运行时定义的每一行列的映射函数（使用 *args）

Question

我想使用 *args 对 Pandas DataFrame 的行数据应用函数。可以这样完成（检索最大行的玩具示例）：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
def f(*args):
   cols = [c for c in args]
   return max(cols)

m = list(map(f,df['A'],df['B'],df['C'],df['D']))

有没有办法以这种方式做到这一点，而不必单独列出所有列？例如，当数据帧具有在运行时定义的任意列时。

找到最大值也可以用更简单的方法来完成，但是如何将任意函数应用于行（如果 *args 不可能）

Answer 1

看来您需要按行apply进行axis=1处理，并将每一行转换为Series：

def f(x):
   print (x) 
   #sample function
   return x.max()

print (df.apply(f, axis=1))

样本：

np.random.seed(45)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(3, 4)), columns=list('ABCD'))
print (df)
    A   B   C   D
0  75  30   3  32
1  95  61  85  35
2  68  15  65  14

def f(x):
   print (x) 
   #sample function
   return x.max()

A    75
B    30
C     3
D    32
Name: 0, dtype: int32
A    95
B    61
C    85
D    35
Name: 1, dtype: int32
A    68
B    15
C    65
D    14
Name: 2, dtype: int32

print (df.apply(f, axis=1))
0    75
1    95
2    68
dtype: int64

如果需要列表：

print (df.apply(f, axis=1).tolist())
[75, 95, 68]