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python - 将函数应用于数据框以创建列表的矢量化方式

问题描述

我见过几个这样的问题

矢量化替代 iterrows， 更快替代 iterrows，Pandas：替代 iterrow 循环， for 循环在 pandas 中使用 iterrows，python：使用 .iterrows() 创建列，Iterrows 性能。但似乎每个人都是一个独特的案例，而不是一种普遍的方法。

我的问题也是关于.iterrows。

我正在尝试将第一行和第二行传递给一个函数并从中创建一个列表。

是）我有的：

我有一个带有两列的 pandas DataFrame，看起来像这样。

         I.D         Score
1         11          26
3         12          26
5         13          26
6         14          25

我做了什么：

其中术语Point是我之前定义的函数。

my_points = [Points(int(row[0]),row[1]) for index, row in score.iterrows()]

我正在尝试做的事情：

上述更快和矢量化的形式。

标签： pythonpandas

解决方案

问题实际上不是关于如何遍历 aDataFrame并返回一个列表，而是如何将函数应用于DataFrameby 列中的值。

您可以使用pandas.DataFrame.apply设置axis为1：

df.apply(func, axis=1)

要放入列表，这取决于您的函数返回的内容，但您可以：

df.apply(Points, axis=1).tolist()

如果您只想应用于某些列：

df[['Score', 'I.D']].apply(Points, axis=1)

如果您想申请一个func需要多次args使用numpy.vectorize以提高速度的应用程序：

np.vectorize(Points)(df['Score'], df['I.D'])

或lambda：

df.apply(lambda x: Points(x['Score'], x['I.D']), axis=1).tolist()

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