如何在函数接受超过 1 个参数的情况下应用 pandas.map()

Question

假设我有一个包含概率列的数据框。现在我创建一个映射函数，如果概率大于阈值，则返回 1，否则返回 0。现在的问题是，我想通过将阈值作为函数的参数来指定阈值，然后将其映射到熊猫数据框。

以下面的代码为例：

def partition(x,threshold):
    if x<threshold:
        return 0
    else:
        return 1

df = pd.DataFrame({'probability':[0.2,0.8,0.4,0.95]})
df2 = df.map(partition)

我的问题是，最后一行如何工作，即如何在地图函数内传递阈值？

Answer 1

我们可以用Dataframe.applymap

df2 = df.applymap(lambda x: partition(x, threshold=0.5))

或者如果只有一列：

df['probability']=df['probability'].apply(lambda x: partition(x, threshold=0.5))

但这里没有必要。你可以做：

df2 = df.ge(threshold).astype(int)

我推荐你看it