将函数应用于熊猫数据框的每一行以创建两个新列

Question

我有一个熊猫DataFrame，st其中包含多个列：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 53732 entries, 1993-01-07 12:23:58 to 2012-12-02 20:06:23
Data columns:
Date(dd-mm-yy)_Time(hh-mm-ss)       53732  non-null values
Julian_Day                          53732  non-null values
AOT_1020                            53716  non-null values
AOT_870                             53732  non-null values
AOT_675                             53188  non-null values
AOT_500                             51687  non-null values
AOT_440                             53727  non-null values
AOT_380                             51864  non-null values
AOT_340                             52852  non-null values
Water(cm)                           51687  non-null values
%TripletVar_1020                    53710  non-null values
%TripletVar_870                     53726  non-null values
%TripletVar_675                     53182  non-null values
%TripletVar_500                     51683  non-null values
%TripletVar_440                     53721  non-null values
%TripletVar_380                     51860  non-null values
%TripletVar_340                     52846  non-null values
440-870Angstrom                     53732  non-null values
380-500Angstrom                     52253  non-null values
440-675Angstrom                     53732  non-null values
500-870Angstrom                     53732  non-null values
340-440Angstrom                     53277  non-null values
Last_Processing_Date(dd/mm/yyyy)    53732  non-null values
Solar_Zenith_Angle                  53732  non-null values
dtypes: datetime64[ns](1), float64(22), object(1)

我想基于对数据框的每一行应用一个函数为此数据框创建两个新列。我不想多次调用该函数（例如，通过执行两次单独的apply调用），因为它占用大量计算资源。我尝试通过两种方式来执行此操作，但它们都不起作用：

使用apply：

我编写了一个函数，该函数接受aSeries并返回我想要的值的元组：

def calculate(s):
    a = s['path'] + 2*s['row'] # Simple calc for example
    b = s['path'] * 0.153
    return (a, b)

尝试将此应用于DataFrame会出现错误：

st.apply(calculate, axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-248-acb7a44054a7> in <module>()
----> 1 st.apply(calculate, axis=1)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in apply(self, func, axis, broadcast, raw, args, **kwds)
   4191                     return self._apply_raw(f, axis)
   4192                 else:
-> 4193                     return self._apply_standard(f, axis)
   4194             else:
   4195                 return self._apply_broadcast(f, axis)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures)
   4274                 index = None
   4275 
-> 4276             result = self._constructor(data=results, index=index)
   4277             result.rename(columns=dict(zip(range(len(res_index)), res_index)),
   4278                           inplace=True)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
    390             mgr = self._init_mgr(data, index, columns, dtype=dtype, copy=copy)
    391         elif isinstance(data, dict):
--> 392             mgr = self._init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)
    393         elif isinstance(data, ma.MaskedArray):
    394             mask = ma.getmaskarray(data)

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _init_dict(self, data, index, columns, dtype)
    521 
    522         return _arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns,
--> 523                               dtype=dtype)
    524 
    525     def _init_ndarray(self, values, index, columns, dtype=None,

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _arrays_to_mgr(arrays, arr_names, index, columns, dtype)
   5411 
   5412     # consolidate for now
-> 5413     mgr = BlockManager(blocks, axes)
   5414     return mgr.consolidate()
   5415

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyc in __init__(self, blocks, axes, do_integrity_check)
    802 
    803         if do_integrity_check:
--> 804             self._verify_integrity()
    805 
    806         self._consolidate_check()

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyc in _verify_integrity(self)
    892                                      "items")
    893             if block.values.shape[1:] != mgr_shape[1:]:
--> 894                 raise AssertionError('Block shape incompatible with manager')
    895         tot_items = sum(len(x.items) for x in self.blocks)
    896         if len(self.items) != tot_items:

AssertionError: Block shape incompatible with manager

然后，我将apply使用此问题中显示的方法将从返回的值分配给两个新列。但是，我什至无法做到这一点！如果我只返回一个值，则一切正常。

使用循环：

我首先创建了数据框的两个新列，并将它们设置为None：

st['a'] = None
st['b'] = None

然后遍历所有索引，并尝试修改None我在那里输入的这些值，但是我所做的修改似乎没有用。也就是说，没有错误发生，但是DataFrame似乎没有被修改。

for i in st.index:
    # do calc here
    st.ix[i]['a'] = a
    st.ix[i]['b'] = b

我认为这两种方法都行得通，但都没有。那么，我在这里做错了什么？最好的，最“ pythonic”和“ pandaonic”方法是什么？

Answer 1

为了使第一种方法可行，请尝试返回一个Series而不是一个元组（apply引发异常，因为它不知道如何将行粘合在一起，因为列数与原始框架不匹配）。

def calculate(s):
    a = s['path'] + 2*s['row'] # Simple calc for example
    b = s['path'] * 0.153
    return pd.Series(dict(col1=a, col2=b))

如果替换，则第二种方法应该可行：

st.ix[i]['a'] = a

与：

st.ix[i, 'a'] = a