Pandas - Lambda 内部应用以返回一行

Question

我原本希望在 Pandas DataFrame 中的 apply 中使用 lambda 函数时获得整行，但看起来我得到的是“单个元素”。

看代码：

# Data sample
reviews_2 = pd.DataFrame({
    'price': {0: None, 1: 15.0, 2: 14.0, 3: 13.0}, 
    'country': {0: 'Italy', 1: 'Portugal', 2: 'US', 3: 'US'}, 
    'points': {0: 87, 1: 87, 2: 87, 3: 87}
})

print(reviews_2)

mean_price_2 = reviews_2.price.mean() # a value to centering

def remean_points(row):
    row.price = row.price - mean_price_2
    return row

centered_price_2 = reviews_2.apply(remean_points, axis='columns') # returns a DataFrame

print(centered_price_2)

“应用”返回一个 DataFrame。这就是我的预期输出！

所以，我尝试使用 lambda 函数，这样做：

reviews_2 = pd.DataFrame({
    'price': {0: None, 1: 15.0, 2: 14.0, 3: 13.0}, 
    'country': {0: 'Italy', 1: 'Portugal', 2: 'US', 3: 'US'}, 
    'points': {0: 87, 1: 87, 2: 87, 3: 87}
})
print(reviews_2)

mean_price_2 = reviews_2.price.mean()

centered_price_2 = reviews_2.apply(lambda p: p.price - mean_price_2, axis='columns') # returns a Serie!

print(centered_price_2)

但是现在，“申请”返回一个系列！

我知道

apply

尝试识别类型。
我正在等待获取一行，但它看起来返回一个“单个元素”......

所以我的问题：

lambda 函数中的

p

不应该是一行？

有趣：

如果我这样做

centered_price_2 = reviews_2.apply(lambda p: p, axis='columns')

，
我得到一个数据框...

然而：

如何使用

lambda

和

apply

函数并确定输出类型？！

Answer 1

目前还不清楚预期的确切输出是什么，所以我希望这就是您正在寻找的？

newcol

将具有

price

-

mean price

。

>>> reviews_2['newcol'] = reviews_2['price'].apply(lambda x: x - reviews_2.price.mean())

   price   country  points  newcol
0    NaN     Italy      87     NaN
1   15.0  Portugal      87     1.0
2   14.0        US      87     0.0
3   13.0        US      87    -1.0

Answer 2

这个问题是在2020完成的，现在，在2024，回顾我的开放问题我对Pandas有了更多的了解（只是一点点）！

所以...

我的错误在这里：

mean_price_2 = reviews_2.price.mean()

centered_price_2 = reviews_2.apply(lambda p: p.price - mean_price_2, axis='columns') # returns a Serie!

我解释一下：

1. 就像我当时所说的，

   apply

   尝试识别使用的类型。

2. mean_price_2 = reviews_2.price.mean()

   是

   Serie

   。
3. 所以，即使

   p

   是一个整体

   DataFrame

   ，我的 lambda 函数表达式

   centered_price_2 = reviews_2.apply(lambda p: p.price - mean_price_2, axis='columns')

   也会返回一个

   Serie

   ！
4. 因为，

   p.price - mean_price_2

   返回

   Serie

   。

在2020年，我错误地确实认为

lambda p:...

应该始终返回a

DataFrame

，因为

p

是a

DataFrame

。

修复我的代码的一个解决方案是：

reviews_2 = pd.DataFrame({
    'price': {0: None, 1: 15.0, 2: 14.0, 3: 13.0}, 
    'country': {0: 'Italy', 1: 'Portugal', 2: 'US', 3: 'US'}, 
    'points': {0: 87, 1: 87, 2: 87, 3: 87}
})

print(reviews_2)

mean_price_2 = reviews_2.price.mean()

# note the next two lines
centered_price_2 = reviews_2 # 'Copy' the DataFrame
centered_price_2.price = reviews_2.apply(lambda p: p.price - mean_price_2, axis='columns') # Only change the desired column!

print(centered_price_2)

2024 年快乐！