他の列の関数であるパンダデータフレームに列を追加する

Question

私は、その中に測定値を持つデータフレームと、それらの測定値に統計値を持つ2番目のデータフレームを持っています。例：

def calc_zscore(x, mean, stdev): 
    return (x - mean)/stdev 


metrics = ['Temperature', 'Length', 'Width'] 
values = ['mean', 'stdev'] 

data = pd.DataFrame(columns = metrics) 
stats = pd.DataFrame(index = metrics, columns = values) 

stats.ix['Temperature', 'mean'] = 72.1 
stats.ix['Temperature', 'stdev'] = 6.3 

data.loc[0, 'Temperature'] = 68.2 
data.loc[1, 'Temperature'] = 76.2 
data.loc[2, 'Temperature'] = 73.6 

metric = 'Temperature' 

for row in data.index: 

    data.ix[row, metric + '_zscore'] = calc_zscore(data.ix[row, metric], stats.ix[metric, 'mean'], stats.ix[metric, 'stdev']) 

print data 

これは私の望むように機能しますが、データフレームのすべての行を繰り返し処理する必要があります。それは遅く、データフレームには300kの行があります。私はまた、各列のz_scoreを計算する必要がありますが、単純なままにするために、この例ではTemperatureカラムだけを行っています。適用（）メソッドを使用して

Temperature Length Width Temperature_zscore 
0  68.2 NaN NaN   -0.619048 
1  76.2 NaN NaN   0.650794 
2  73.6 NaN NaN   0.238095 

は）しかし、私は（適用使っcalc_zscore関数に正しい値を渡す方法がわからないんだけど、魔法の天のパンダへのパスのようです。

PS私は実際にzスコアを計算していないので、これを例として使用しています。私はmean（）とstd（）メソッドを使うこともできますが、それは単なる例であり、存在しないふりをしましょう。

Answer 1

これはあなたのforループと等価です：の答えをpalakoに加えて

data['Temperature_zscore'] = data['Temperature'].apply(calc_zscore, args=(stats.ix[metric, 'mean'], stats.ix[metric, 'stdev'])) 

Answer 2

、あなたが適用されている関数に引数を渡すことができる方法を示している、あなたはまた、適用にラムダ関数を使用することができます。

data['Temp_zscore'] = data['Temperature'].apply(lambda x: calc_zscore(x, stats.ix[metric, 'mean'], stats.ix[metric, 'stdev'])) 

また、functoolsからpartialを作成することを検討。

data['Temp_zscore'] = data['Temperature'].apply(partfunc)