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在pandas中,如何将函数应用于返回两列的每一列

在Pandas中,如果你想要将一个函数应用于DataFrame的两列,并返回这两列的新值,你可以使用.apply()方法结合lambda函数来实现。以下是一个示例代码,展示了如何做到这一点:

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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数,该函数接受两个参数并返回它们的和
def add_columns(x, y):
    return x + y

# 使用apply方法和lambda表达式来应用函数到每一行的两列上
df['C'] = df.apply(lambda row: add_columns(row['A'], row['B']), axis=1)

print(df)

输出将会是:

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   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

在这个例子中,我们创建了一个新的列'C',它是通过将'A'列和'B'列对应行的值相加得到的。

如果你想要对每一列独立应用函数,你可以分别对每一列使用.apply()方法。例如:

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# 对'A'列应用一个函数
df['A_squared'] = df['A'].apply(lambda x: x**2)

# 对'B'列应用另一个函数
df['B_squared'] = df['B'].apply(lambda x: x**2)

print(df)

输出将会是:

代码语言:txt
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   A  B  C  A_squared  B_squared
0  1  4  5          1         16
1  2  5  7          4         25
2  3  6  9          9         36

在这个例子中,我们分别计算了'A'列和'B'列的平方,并将结果存储在新的列'A_squared'和'B_squared'中。

参考链接:

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