将功能应用于基于列的数据框以及基于索引的其他数据框

彼得哈克

我想x*apples^y根据其颜色对列苹果的值执行一些操作（例如）。相应的值在单独的数据帧中：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'apples': [2, 1, 5, 6, 7], 'color': [1, 1, 1, 2, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [100, 200], 'y': [0.5, 0.3]}).set_index(np.array([1, 2]), 'color')

我正在寻找以下结果：

   apples        color
0  100*2^0.5      1
1  100*1^0.5      1
2  100*5^0.5      1
3  200*6^0.3      2
4  200*7^0.3      2

耶斯列尔

首先使用DataFrame.join默认的左联接，然后对附加的列进行操作：

df = df1.join(df2, on='color')
df['apples'] = df['x'] * df['apples'] ** df['y']
print (df)
       apples  color    x    y
0  141.421356      1  100  0.5
1  100.000000      1  100  0.5
2  223.606798      1  100  0.5
3  342.353972      2  200  0.3
4  358.557993      2  200  0.3

剩下的联接，因此df1应该将新列附加到其中：

df = df1.join(df2, on='color')
df1['apples'] = df['x'] * df['apples'] ** df['y']
print (df1)
       apples  color
0  141.421356      1
1  100.000000      1
2  223.606798      1
3  342.353972      2
4  358.557993      2

另一个想法是使用double map：

df1['apples'] = df1['color'].map(df2['x']) * df1['apples'] ** df1['color'].map(df2['y'])
print (df1)
       apples  color
0  141.421356      1
1  100.000000      1
2  223.606798      1
3  342.353972      2
4  358.557993      2

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系 [email protected] 删除。