Python Pandas：使用列名作为命名参数应用函数

Question

在 Pandas 中有没有办法使用列名作为参数名将函数应用于数据框？例如，我有一个函数和一个数据框。

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
               'B':[1,2,3],
               'C':[1,2,3],
               'D':[1,2,3]})    
def f(A,B,C):
   #Pretend code is more complicated
   return A + B + C

有没有办法我可以做类似的事情

df.apply(f)

并让熊猫将列与命名参数匹配？

我知道我可以重写函数以获取一行而不是命名参数，但请记住 f 只是一个玩具示例，我的实际函数更复杂

编辑：

基于@juanpa.arrivillaga 的答案想出了它：

df[list(f.__code__.co_varnames)].apply((lambda row: f(**row)), axis=1)

Answer 1

要应用的函数f需要接受行/列，具体取决于axis=0,1, ofdf作为参数，而不是列名。您可以为此目的编写一个包装器。

def wrapper(x, A, B, C):
    return f(x[A], x[B], x[C])

df.apply(wrapper, axis=1, args=('A','B','C'))

输出：

0    3
1    6
2    9
dtype: int64

Answer 2

在@juanpa.arrivilillaga 答案的基础上弄清楚了。

df[list(f.__code__.co_varnames)].apply((lambda row: f(**row)), axis=1)