将具有多个参数的函数传递给DataFrame.apply

Question

假设我有一个像这样的数据框：

df = pd.DataFrame([['foo', 'x'], ['bar', 'y']], columns=['A', 'B'])


       A    B
0    foo    x
1    bar    y

对于数据帧，我知道如何在Apply中使用单个参数函数，如下所示：

def some_func(row):
    return '{0}-{1}'.format(row['A'], row['B'])

df['C'] = df.apply(some_func, axis=1)

df


       A    B        C
0    foo    x    foo-x
1    bar    y    bar-y

当数据框包含多个输入参数时，如何使用Apply？这是我想要的示例：

def some_func(row, var1):
    return '{0}-{1}-{2}'.format(row['A'], row['B'], var1)

df['C'] = df.apply(some_func(row, var1='DOG'), axis=1)

df


       A    B            C
0    foo    x    foo-x-DOG
1    bar    y    bar-y-DOG

我不是在寻找解决此特定示例的变通方法，而只是在一般情况下如何执行此操作。任何建议将不胜感激，谢谢。

Answer 1

这是现在的样子，你认为这将是，apply接受args并kwargs直接传递它们some_func。

df.apply(some_func, var1='DOG', axis=1)

要么，

df.apply(some_func, args=('DOG', ), axis=1)

0    foo-x-DOG
1    bar-y-DOG
dtype: object

Answer 2

您应该使用向量化逻辑：

df['C'] = df['A'] + '-' + df['B'] + '-DOG'

如果您确实想使用df.apply，这只是一个隐秘的循环，您可以简单地将您的参数作为附加参数提供：

def some_func(row, var1):
    return '{0}-{1}-{2}'.format(row['A'], row['B'], var1)

df['C'] = df.apply(some_func, var1='DOG', axis=1)

根据文档，df.apply接受位置参数和关键字参数。