时间戳

首页 > 解决方案 > Pandas：将函数应用于行，写入新列

python - Pandas：将函数应用于行，写入新列

问题描述

将函数应用于数据框

我目前有以下数据框：

数据

url                            visitors
http://somedomain.com          200000
http://someotherdomain.com     150000
http://somenewdomain.com       11000

对于数据框中的每一行，我喜欢将两个函数应用于 url 列，然后将每个结果写入两个不同的列“元”和“内容”。

职能：

def metacrawler(url)
    ...
    return data

def contentcrawler(url)
    ...
    return data

# Counter
progress = 0

环形

for index, row in data.iterrows():
    print(str(progress)," out of ",str(len(data)))
    print('Starting meta crawling.')
    row['meta'] = metacrawler(row["url"])
    print('Starting content crawling.')
    row['content'] = contentcrawler(row["url"])
    print('Complete.')
    progress += 1

但是，当我在几次迭代后中止该过程时，我发现没有数据写入数据框中。也没有创建任何列。

我做错什么了？

解决方案

def func(row):
    print("Crawling Meta")
    meta = metacrawler(row["url"])
    print("Crawling Content")
    tags = contentcrawler(row["url"])
    return meta, content

data[['meta', 'content']] = data.apply(func, axis=1, result_type='expand')

标签： pythonfunctionloopsdataframe

解决方案

您可以将.apply()功能Docs与result_type='expand'

In [3]: df = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4], 'two':[5,6,7,8]})

In [4]: df.apply(lambda x: (sum(x), sum(x)), axis=1, result_type='expand')
Out[4]:
    0   1
0   6   6
1   8   8
2  10  10
3  12  12

In [5]: df[['new', 'etc']] = df.apply(lambda x: (sum(x), sum(x)), axis=1, result_type='expand')

In [6]: df
Out[6]:
   one  two  new  etc
0    1    5    6    6
1    2    6    8    8
2    3    7   10   10
3    4    8   12   12

编辑：如果要显示进度，请单独定义应用功能，即

def func(row):
    print(row)
    return sum(row), sum(row)


In [3]: df = pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4], 'two':[5,6,7,8]})

In [4]: df.apply(func), axis=1, result_type='expand')
Out[4]:
    0   1
0   6   6
1   8   8
2  10  10
3  12  12

In [5]: df[['new', 'etc']] = df.apply(lambda x: (sum(x), sum(x)), axis=1, result_type='expand')

In [6]: df
Out[6]:
   one  two  new  etc
0    1    5    6    6
1    2    6    8    8
2    3    7   10   10
3    4    8   12   12

推荐阅读