Pandas eval - 在列上调用用户定义的函数

Question

正如我的问题所述，我想在运行时调用数据帧的自定义函数。自定义函数的用途是计算两个日期之间的差异（即年龄）、将年份转换为月份、从两列中查找最大最小值等。

到目前为止，我成功地执行了算术运算和一些函数，如abs()、sqrt()，但无法让min()-max()工作。工作是，

df.eval('TT = sqrt(Q1)',inplace=True)
df.eval('TT1 = abs(Q1-Q2)',inplace=True)
df.eval('TT2 = (Q1+Q2)*Q3',inplace=True)

以下代码适用于 eval。如何将其与 dataframe eval 一起使用？

def find_max(x,y):
    return np.maximum(x,y)

eval('max1')(4,7)

def find_age(date_col1,date_col2):
    return 'I know how to calc age but how to call func this with df.eval and assign to new col'

示例数据框：

op_d = {'ID': [1, 2,3],'V':['F','G','H'],'AAA':[0,1,1],'D':['2019/12/04','2019/02/01','2019/01/01'],'DD':['2019-12-01','2016-05-31','2015-02-15'],'CurrentRate':[7.5,2,2],'NoteRate':[2,3,3],'BBB':[0,4,4],'Q1':[2,8,10],'Q2':[3,5,7],'Q3':[5,6,8]}
df = pd.DataFrame(data=op_d)

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我找到但没有解决我的问题的有用链接是：

使用 pd.eval() 在 pandas 中进行动态表达式评估

通过 pandas eval 函数使用具有多重赋值的局部变量

将参数传递给 python eval()

Answer 1

函数可以像往常一样调用，您需要使用@synbol 来引用它们：

df                                                                  
   A  B
0  1  0
1  0  0
2  0  1

def my_func(x, y): return x + y                                     

df.eval('@my_func(A, B)')                                          
0    1
1    0
2    1
dtype: int64

当然，这里的期望是您的函数期望系列作为参数。否则，根据np.vectorize需要将您的函数包装在对 的调用中。