팬더 : 일부 numpy 배열로 열을 채우십시오

Question

저는 python2.7 및 pandas 0.11.0을 사용하고 있습니다.

DataFrame.apply (func)를 사용하여 데이터 프레임의 열을 채 웁니다. func() 함수는 numpy 배열 (1x3)을 반환합니다.

import pandas as pd 
import numpy as np 

df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
print(df) 

       A   B   C 
    0 0.910142 0.788300 0.114164 
    1 -0.603282 -0.625895 2.843130 
    2 1.823752 -0.091736 -0.107781 
    3 0.447743 -0.163605 0.514052 

테스트 목적을 위해 사용 기능 :

def test(row): 
    # some complex calc here 
    # based on the values from different columns 
    return np.array((1,2,3)) 

df['D'] = df.apply(test, axis=1) 

[...] 
ValueError: Wrong number of items passed 1, indices imply 3 

재미있는 내가 처음부터 dataframe를 만들 때 예상대로 꽤 잘 작동하고, 반환한다는 것입니다 :

dic = {'A': {0: 0.9, 1: -0.6, 2: 1.8, 3: 0.4}, 
    'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5}, 
    'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1}, 
    'D': {0:np.array((1,2,3)), 
      1:np.array((1,2,3)), 
      2:np.array((1,2,3)), 
      3:np.array((1,2,3))}} 

df= pd.DataFrame(dic) 
print(df) 
     A B C   D 
    0 0.9 0.7 0.1 [1, 2, 3] 
    1 -0.6 -0.6 2.8 [1, 2, 3] 
    2 1.8 -0.1 -0.1 [1, 2, 3] 
    3 0.4 -0.1 0.5 [1, 2, 3] 

미리 감사드립니다.

Answer 1

전달 된 함수에서 여러 값을 반환하려고하면 o apply이고 apply이라고하는 DataFrame은 반환 한 값의 수와 축 (이 경우 열)의 항목 수가 동일하므로 팬더는 원래 값과 동일한 레이블을 가진 반환 값에서 DataFrame을 만듭니다 DataFrame. 다음과 같이하면 알 수 있습니다.

>>> def test(row): 
     return [1, 2, 3] 
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
>>> df.apply(test, axis=1) 
    A B C 
0 1 2 3 
1 1 2 3 
2 1 2 3 
3 1 2 3 

DataFrame을 DataFrame 열에 할당 할 수 없기 때문에 오류가 발생합니다. 당신이 값을 다른 수를 반환하는 경우

, 그냥 시리즈 개체를 반환합니다, 그 할당 할 수 있습니다

>>> def test(row): 
     return [1, 2] 
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
>>> df.apply(test, axis=1) 
0 [1, 2] 
1 [1, 2] 
2 [1, 2] 
3 [1, 2] 
>>> df['D'] = df.apply(test, axis=1) 
>>> df 
      A   B   C  D 
0 0.333535 0.209745 -0.972413 [1, 2] 
1 0.469590 0.107491 -1.248670 [1, 2] 
2 0.234444 0.093290 -0.853348 [1, 2] 
3 1.021356 0.092704 -0.406727 [1, 2] 

나는 팬더는이 작업을 수행하는 이유는 확실하지 않다, 그것은 그 때만 않는 이유

>>> def test(row): 
     return (1, 2, 3) 
>>> df= pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('ABC')) 
>>> df['D'] = df.apply(test, axis=1) 
>>> df 
      A   B   C   D 
0 0.121136 0.541198 -0.281972 (1, 2, 3) 
1 0.569091 0.944344 0.861057 (1, 2, 3) 
2 -1.742484 -0.077317 0.181656 (1, 2, 3) 
3 -1.541244 0.174428 0.66(1, 2, 3) 

당신은`DataFrame`s 또는`list`s /`tuple`s을 사용하지 않아야합니다