여러 개의 인수로 함수를 적용하여 새 팬더 열 만들기

pandas두 개의 기존 열에 함수를 적용하여 데이터 프레임에 새 열을 만들고 싶습니다 . 이 답변에 따라 하나의 열만 인수로 필요할 때 새 열을 만들 수있었습니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})

def fx(x):
    return x * x

print(df)
df['newcolumn'] = df.A.apply(fx)
print(df)

그러나 함수에 여러 인수가 필요한 경우 동일한 작업을 수행하는 방법을 알 수 없습니다. 예를 들어, 열 A와 열 B를 아래 함수에 전달하여 새 열을 작성하는 방법은 무엇입니까?

def fxy(x, y):
    return x * y

또는 numpy 기본 함수를 사용할 수 있습니다.

>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
>>> df['new_column'] = np.multiply(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

또는 일반적인 경우 임의의 함수를 벡터화하십시오.

>>> def fx(x, y):
...     return x*y
...
>>> df['new_column'] = np.vectorize(fx)(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

함수를 다시 작성할 수 있다면 @greenAfrican 예제를 사용할 수 있습니다. 그러나 함수를 다시 작성하지 않으려면 다음과 같이 apply 내부에서 익명 함수로 래핑 할 수 있습니다.

>>> def fxy(x, y):
...     return x * y

>>> df['newcolumn'] = df.apply(lambda x: fxy(x['A'], x['B']), axis=1)
>>> df
    A   B  newcolumn
0  10  20        200
1  20  30        600
2  30  10        300

이것은 문제를 해결합니다 :

df['newcolumn'] = df.A * df.B

당신은 또한 할 수 있습니다 :

def fab(row):
  return row['A'] * row['B']

df['newcolumn'] = df.apply(fab, axis=1)

한 번에 여러 열 을 만들어야하는 경우 :

1. 데이터 프레임을 만듭니다.

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})

2. 함수를 작성하십시오.

   def fab(row):                                                  
       return row['A'] * row['B'], row['A'] + row['B']

3. 새 열을 지정하십시오.

   df['newcolumn'], df['newcolumn2'] = zip(*df.apply(fab, axis=1))

dict 스타일의 깔끔한 구문이 하나 더 있습니다.

df["new_column"] = df.apply(lambda x: x["A"] * x["B"], axis = 1)

또는,

df["new_column"] = df["A"] * df["B"]