Pandas dataframe：创建一个新列，该列是使用其他两列的自定义函数
考虑下面的数据集存储在熊猫数据文件<代码> DFX < /代码>：
A B
1 2
4 6
7 9
我有一个函数是：
def someThingSpecial(x,y)
# z = do something special with x,y
return z
现在，我想在df中创建一个新列，其中包含计算出的z值
查看其他SO示例，我尝试了几个变体，包括：
dfX['C'] = dfX.apply(lambda x: someThingSpecial(x=x['A'], y=x['B']), axis=1)
返回错误。正确的方法是什么？
共有2个答案
如果你的函数只需要一列的值，那么这样做，而不是coldpace的答案：
dfX['A'].apply(your_func)
要存储它：
dfX['C'] = dfX['A'].apply(your_func)
这似乎在v0上对我有效。21.看一看-
df
A B
0 1 2
1 4 6
2 7 9
def someThingSpecial(x,y):
return x + y
df.apply(lambda x: someThingSpecial(x.A, x.B), 1)
0 3
1 10
2 16
dtype: int64
您可能想尝试将熊猫版本升级到最新的稳定版本（目前为0.21）。
这是另一个选择。你可以矢量化你的函数。
v = np.vectorize(someThingSpecial)
v现在接受数组，但分别对每对元素进行操作。请注意，这只是隐藏了循环，就像apply一样，但要干净得多。现在，您可以这样计算C-
df['C'] = v(df.A, df.B)
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