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python - 为数据帧的每一行计算新值的熊猫方法是什么？

问题描述

我有一个这样的数据框：

     name   upvotes  posts  
  0  Britt  4        232
  1  Henry  1        152
     ...
  9  Kevin  1        48

我想创建一个新列，我们称之为它clout，它是用户分数和帖子的函数。

在标准票价 Python 中，如果这是一个字典列表，我将迭代地处理该问题，如下所示：

for row in myListOfDicts:
    row['clout'] = computeClout(row['upvotes'],row['posts'])

但是根据这个答案，这种方法在 Pandas 中似乎是错误的：https ://stackoverflow.com/a/55557758/4382391

那么在这种情况下我应该怎么做呢？

标签： pythonpandas

解决方案

你可以试试

df['clout' ] = df[['upvotes', 'Posts' ]].apply(computeClout, axis=1)

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