<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)
我想基于将函数应用于数据帧的每一行,为此数据帧创建两个新列.我不想多次调用该函数(例如,通过执行两次单独的应用调用),因为它是计算密集型的.我尝试过两种方式,但它们都不起作用：
使用申请：
我编写了一个函数,它接受一个Series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会出错：
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,我将使用this question中显示的方法将应用返回的值分配给两个新列.但是,我甚至无法达到这一点！如果我只返回一个值,这一切都正常.
使用循环：
我首先创建了两个新的数据帧列,并将它们设置为None：
st['a'] = None
st['b'] = None
然后循环遍历所有索引并尝试修改我在那里得到的这些None值,但我做的修改似乎不起作用.也就是说,没有生成错误,但似乎没有修改DataFrame.
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可行,但它们都没有.那么,我在这里做错了什么？什么是最好的,最“pythonic”和“pandaonic”的方式来做到这一点？
解决方法:
要使第一个方法起作用,请尝试返回一个Series而不是一个元组(apply正在抛出异常,因为它不知道如何将行粘合在一起,因为列数与原始帧不匹配).
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))
如果您更换,第二种方法应该有效：
st.ix[i]['a'] = a
有：
st.ix[i, 'a'] = a
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