如何将函数应用于多列以在 Pandas 中创建多列？

TKG 发表于 Dev

TKG

我试图在多个列上应用一个函数，然后创建多个列来计算每个条目的长度。

基本上我有 5 列，索引为 5,7,9,13 和 15，这些列中的每个条目都是表单的字符串，'WrappedArray(|2008-11-12, |2008-11-12)'在我的函数中，我尝试剥离wrappedArray 部分并拆分两个值并(length - 1)使用以下方法计算;

def updates(row,num_col):
    strp = row[num_col.strip('WrappedAway')
    lis  = list(strp.split(','))
    return len(lis) - 1

其中 num_col 是列的索引，cal 取值 5、7、9、13、15。我已经这样做了，但仅适用于 1 列：

fn = lambda row: updates(row,5)
col = df.apply(fn, axis=1)
df = df.assign(**{'count1':col.values})

我基本上想将此函数应用于所有列（不仅仅是上面提到的 5 列），然后在短代码中创建一个与列 5、7、9、13 和 15 关联的单独列，而不是分别为每个值。

我希望我说得有道理。

亚图

关于查找列表中元素的数量，看起来您可以简单地用于str.count()查找','字符串中的数量。为了将定义的函数应用于一组列，您可以执行以下操作：

cols = [5,7,9,13,15]

for col in cols:
    col_counts = {'{}_count'.format(col): df.iloc[:,col].apply(lambda x: x.count(','))}
    df = df.assign(**col_counts)

或者，您也可以使用strip('WrappedAway').split(',')as you where using:

def count_elements(x):
    return len(x.strip('WrappedAway').split(',')) - 1

for col in cols:
    col_counts = {'{}_count'.format(col): 
                   df.iloc[:,col].apply(count_elements)}
    df = df.assign(**col_counts)

因此，例如使用以下数据框：

df = pd.DataFrame({'A': ['WrappedArray(|2008-11-12, |2008-11-12, |2008-10-11)', 'WrappedArray(|2008-11-12, |2008-11-12)'],
               'B': ['WrappedArray(|2008-11-12,|2008-11-12)', 'WrappedArray(|2008-11-12, |2008-11-12)'],
               'C': ['WrappedArray(|2008-11-12|2008-11-12)', 'WrappedArray(|2008-11-12|2008-11-12)']})

重新定义我们要计算元素数量的列集：

for col in [0,1,2]:
    col_counts = {'{}_count'.format(col): 
                  df.iloc[:,col].apply(count_elements)}
    df = df.assign(**col_counts)

会产生：

 A  \
0  WrappedArray(|2008-11-12, |2008-11-12, |2008-1...   
1             WrappedArray(|2008-11-12, |2008-11-12)   

                                    B  \
0   WrappedArray(|2008-11-12,|2008-11-12)   
1  WrappedArray(|2008-11-12, |2008-11-12)   

                                  C         0_count  1_count  2_count  
0  WrappedArray(|2008-11-12|2008-11-12)        2        1        0  
1  WrappedArray(|2008-11-12|2008-11-12)        1        1        0

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