Pandas：実行時に（* argsを使用して）定義された列の各行に沿ったマップ関数

Question

* argsを使用してPandas DataFrameの行データに関数を適用したいとします。

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) 
def f(*args): 
    cols = [c for c in args] 
    return max(cols) 

m = list(map(f,df['A'],df['B'],df['C'],df['D'])) 

個別にすべての列を一覧表示することなく、このようにそれを行うための方法があります： これは、（行の最大値を取得するために、おもちゃの例）のように行うことができますか？たとえば、データフレームに任意の列があり、実行時に定義されます。

（*引数が不可能な場合）

Answer 1

を最大でも簡単な方法で行うことができるが、どのように1行に任意の関数を適用することができます見つけることが行によって、プロセスのためにaxis=1であなたがapplyを必要とするようで、各行がありますSeriesにconverterted：

def f(x): 
    print (x) 
    #sample function 
    return x.max() 

print (df.apply(f, axis=1)) 

サンプル：

np.random.seed(45) 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(3, 4)), columns=list('ABCD')) 
print (df) 
    A B C D 
0 75 30 3 32 
1 95 61 85 35 
2 68 15 65 14 

def f(x): 
    print (x) 
    #sample function 
    return x.max() 

A 75 
B 30 
C  3 
D 32 
Name: 0, dtype: int32 
A 95 
B 61 
C 85 
D 35 
Name: 1, dtype: int32 
A 68 
B 15 
C 65 
D 14 
Name: 2, dtype: int32 

---

print (df.apply(f, axis=1)) 
0 75 
1 95 
2 68 
dtype: int64 

そして必要性のリストの場合：

print (df.apply(f, axis=1).tolist()) 
[75, 95, 68] 

Answer 2

あなたは、実行時に列を組み立てる：

cols = [df[x] for x in 'ABCD'] 

と*argsを使用します。

：

m1 = list(map(f, *cols)) 

は同じ結果を与えます 印刷（df.head（5）：

m2 = list(map(f,df['A'],df['B'],df['C'],df['D'])) 
>>> m1 == m2 
True 

Answer 3

あなたは1を指定された軸と機能に特定の列を送信する場合それは賢明すなわち

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) 
def f(*args): 
    cols = [c for c in args] 
    return max(cols) 

m = df.apply(lambda x: f(x['A'],x['B'],x['C'],x['D']),axis=1) 

出力を行に行くことができapplyとlambdaを使用することができます）

 
    A B C D 
0 63 95 94 98 
1 87 42 18 67 
2 1 89 53 42 
3 37 62 22 69 
4 53 1 41 88 

print(m.head(5)) 

 
0 98 
1 87 
2 89 
3 69 
4 88 
dtype: int64