即使DataFrame为空，也使用Pandas.apply()创建新列

tjjdgumg 于 2023-02-06 发布在其他

关注(0)|答案(2)|浏览(178)

我想使用Pandas apply来创建一个新的列，并且我希望这个功能即使在DataFrame为空时也能失败保存。下面是一个按预期工作的最小示例：

df      = pd.DataFrame(np.array([[1,2],[3,4]]), columns=['a','b']) # two columns
add     = lambda x: x['a'] + x['b'] # add column a and b # add two values
df['c'] = df.apply( add, axis=1 ) # creates new column c, as anticipated

但是，当df恰好为空时，就会出现问题。考虑下面的示例，其中DataFrame为空，但其他方面相等：

df      = pd.DataFrame( columns=['a','b']) # two columns, but no values
df['c'] = df.apply( add, axis=1 ) # raises an error!

如何安全地执行最后一列，使它只向DataFrame追加列'c'，即使df为空也是如此？
有趣的是，这是可行的

df.apply( add, axis=1 )

但不能作为列“c”附加。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/68345626/create-new-column-with-pandas-apply-even-if-dataframe-is-empty

2条答案

按热度按时间

nx7onnlm1#

如果要基于列a和b之和创建新列c，只需执行以下操作：

df['c'] = df['a'] + df['b']  # creates new column c, as anticipated :)

这样，你就不需要给函数add赋值一个lambda表达式（不推荐给函数赋值一个lambda表达式）。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2], [3, 4]]), columns=['a', 'b'])  # two columns
print(df)
   a  b
0  1  2
1  3  4

df['c'] = df['a'] + df['b']  # creates new column c, as anticipated
print(df)
   a  b  c
0  1  2  3
1  3  4  7

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])  # two columns, but no values
df['c'] = df['a'] + df['b']  # creates new column c, as anticipated
print(df)
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c]
Index: []

即使 Dataframe 为空，上述方法也有效。

赞(0）回复(0）举报 2023-02-06

4urapxun2#

如果一个轴（行或列）为空，则apply函数返回空结果。
您定义的lambda函数返回一个pandas.Series。为了处理空pandas.DataFrame，有必要更明确地说明apply方法的结果类型，并使用reduce模式。
“reduce”：如果可能，返回一个Series，而不是展开类似列表的结果。这与“expand”相反。
这将工作：

df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])
df['c'] = df.apply(add, axis=1, result_type='reduce')

赞(0）回复(0）举报 2023-02-06

我来回答

即使DataFrame为空，也使用Pandas.apply()创建新列

2条答案

相关问题

热门标签

最新问答