pandy pythonowe: zastosuj funkcję z argumentami do serii

Chcę zastosować funkcję z argumentami do serii w pandach Pythona:

x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1)
y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2)
...

Dokumentacja opisuje wsparcie dla zastosowania metody, ale nie przyjmuje żadnych argumentów. Czy istnieje inna metoda, która akceptuje argumenty? Albo czy brakuje mi prostego obejścia?

Aktualizacja (październik 2017 r.): Zwróć uwagę, że ponieważ pierwotnie zadano to pytanie, pandy apply()zostały zaktualizowane, aby obsługiwały argumenty pozycyjne i słowa kluczowe, a łącze do dokumentacji powyżej odzwierciedla to teraz i pokazuje, jak uwzględnić każdy typ argumentu.

Nowsze wersje pandy zrobić pozwala przekazać dodatkowe argumenty (patrz nowej dokumentacji ). Więc teraz możesz:

my_series.apply(your_function, args=(2,3,4), extra_kw=1)

Argumenty pozycyjne są dodawane po elemencie serii.

Dla starszej wersji pand:

Dokumentacja jasno to wyjaśnia. Metoda Apply akceptuje funkcję Pythona, która powinna mieć jeden parametr. Jeśli chcesz przekazać więcej parametrów, powinieneś użyć functools.partialsugestii Joela Cornetta w swoim komentarzu.

Przykład:

>>> import functools
>>> import operator
>>> add_3 = functools.partial(operator.add,3)
>>> add_3(2)
5
>>> add_3(7)
10

Możesz również przekazać argumenty słów kluczowych za pomocą partial.

Innym sposobem byłoby utworzenie lambdy:

my_series.apply((lambda x: your_func(a,b,c,d,...,x)))

Ale myślę, że używanie partialjest lepsze.

Kroki:

1. Utwórz ramkę danych
2. Utwórz funkcję
3. Użyj nazwanych argumentów funkcji w instrukcji Apply.

Przykład

x=pd.DataFrame([1,2,3,4])  

def add(i1, i2):  
    return i1+i2

x.apply(add,i2=9)

Wynikiem tego przykładu jest to, że każda liczba w ramce danych zostanie dodana do liczby 9.

    0
0  10
1  11
2  12
3  13

Wyjaśnienie:

Funkcja „dodaj” ma dwa parametry: i1, i2. Pierwszym parametrem będzie wartość w ramce danych, a drugim to, co przekażemy do funkcji „zastosuj”. W tym przypadku przekazujemy „9” do funkcji stosującej za pomocą argumentu słowa kluczowego „i2”.

Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)

args : tuple

x = my_series.apply(my_function, args = (arg1,))

Możesz przekazać dowolną liczbę argumentów do funkcji, która applywywołuje za pośrednictwem nienazwanych argumentów, przekazanych jako krotka do argsparametru lub przez inne argumenty słów kluczowych przechwycone wewnętrznie jako słownik przez kwdsparametr.

Na przykład stwórzmy funkcję, która zwraca True dla wartości od 3 do 6, aw przeciwnym razie False.

s = pd.Series(np.random.randint(0,10, 10))
s

0    5
1    3
2    1
3    1
4    6
5    0
6    3
7    4
8    9
9    6
dtype: int64

s.apply(lambda x: x >= 3 and x <= 6)

0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
5    False
6     True
7     True
8    False
9     True
dtype: bool

Ta anonimowa funkcja nie jest zbyt elastyczna. Utwórzmy normalną funkcję z dwoma argumentami do kontrolowania minimalnych i maksymalnych wartości, które chcemy uzyskać w naszej serii.

def between(x, low, high):
    return x >= low and x =< high

Możemy powielić wynik pierwszej funkcji, przekazując nienazwane argumenty do args:

s.apply(between, args=(3,6))

Lub możemy użyć nazwanych argumentów

s.apply(between, low=3, high=6)

Lub nawet połączenie obu

s.apply(between, args=(3,), high=6)