python - 如何在遍历 pandas 数据框时创建新列并插入行值

Question

我正在尝试创建一个逐行遍历 pandas 数据框的函数。我想根据其他列的行值创建一个新列。我的原始数据框可能如下所示:

df:

   A   B
0  1   2
1  3   4
2  2   2

现在我想创建一个新列，在每个索引位置填充列 A - 列 B 的行值，以便结果如下所示:

 df:

       A   B   A-B
    0  1   2   -1
    1  3   4   -1
    2  2   2    0

我的解决方案有效，但仅当我不在函数中使用它时:

for index, row in df.iterrows():
        print index
        df['A-B']=df['A']-df['B']

这为我提供了所需的输出，但是当我尝试将其用作函数时，出现错误。

def test(x):
    for index, row in df.iterrows():
        print index
        df['A-B']=df['A']-df['B']
    return df
df.apply(test)

ValueError: cannot copy sequence with size 4 to array axis with dimension 3

我在这里做错了什么，我怎样才能让它发挥作用？

Answer 1

是因为apply默认情况下方法适用于列，如果你想通过行将 axis 更改为 1:

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

• 0 or ‘index’: apply function to each column
• 1 or ‘columns’: apply function to each row

df.apply(test, axis=1)

编辑

我认为您需要对每一行进行一些复杂的操作。如果您只需要相互减去列:

df['A-B'] = df.A - df.B