पांडा: कुछ numpy arrays के साथ एक कॉलम भरें

Question

मैं python2.7 और पांडा 0.11.0 का उपयोग कर रहा हूं।

मैं DataFrame.apply (func) का उपयोग कर डेटाफ्रेम के कॉलम को भरने का प्रयास करता हूं। Func() फ़ंक्शन एक numpy सरणी (1x3) वापस करने के लिए माना जाता है।

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 

परीक्षण उद्देश्य के लिए इस्तेमाल समारोह:

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 

हास्यास्पद है कि जब मैं खरोंच से dataframe बनाने के लिए, यह बहुत अच्छी तरह से काम करता है, और रिटर्न की उम्मीद है:

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] 

अग्रिम धन्यवाद

Answer 1

यदि आप पारित किए गए फ़ंक्शन से कई मान वापस करने का प्रयास करते हैं o apply, और जिस डेटाफ्रेम को आप apply पर कॉल करते हैं, उस पर अक्ष के साथ आइटम की संख्या (इस मामले में कॉलम) आपके द्वारा लौटाए गए मानों की संख्या के रूप में होती है, पांडस मूल लेबल के समान लेबल के साथ वापसी मानों से डेटाफ्रेम बनाएंगे डेटा ढांचा। आप यह देख सकते अगर आप सिर्फ कार्य करें:

>>> 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 

और वह है तुम क्यों त्रुटि मिलती है, जब से तुम DataFrame स्तंभ के लिए एक DataFrame नहीं सौंप सकते।

आप मूल्यों के किसी अन्य नंबर वापस करते हैं, यह सिर्फ एक श्रृंखला वस्तु वापस आ जाएगी, कि सौंपा जा सकता है:

>>> 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] 

मुझे यकीन है कि क्यों पांडा करता है नहीं कर रहा हूँ, और क्यों यह है कि यह केवल जब करता है वापसी मान एक list या एक ndarray है, क्योंकि यह ऐसा नहीं होगा यदि आप एक tuple वापसी:

>>> 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)