我正在创建一个示例数据框：
tp = pd.DataFrame({'source':['a','s','f'],
'target':['b','n','m'],
'count':[0,8,4]})
并根据与源相同的“目标”列>>的条件创建列“ col”，如果条件匹配，则返回默认值，如下所示：
tp['col'] = tp.apply(lambda row:row['source'] if row['target'] in ['b','n'] else 'x')
但这让我犯了这个错误： KeyError: ('target', 'occurred at index count')
如何在不定义功能的情况下使其工作？
根据@Zero的注释，您需要使用axis=1告诉Pandas您要对每行应用一个函数。默认值为axis=0。
tp['col'] = tp.apply(lambda row: row['source'] if row['target'] in ['b', 'n'] else 'x',
axis=1)
但是，对于此特定任务，应使用向量化操作。例如，使用numpy.where：
tp['col'] = np.where(tp['target'].isin(['b', 'n']), tp['source'], 'x')
pd.Series.isin返回一个布尔系列，该布尔系列告诉numpy.where您选择第二个还是第三个参数。
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