Erstellen einer neuen Spalte in Panda mithilfe der Lambda-Funktion für zwei vorhandene Spalten

Question

Ich kann eine neue Spalte in Panda hinzufügen, indem ich die Benutzerfunktion definiere und dann Apply anwende. Ich möchte dies jedoch unter Verwendung von Lambda; Gibt es einen Weg herum?

Zum Beispiel hat df zwei Spalten a und b. Ich möchte eine neue Spalte c erstellen, die der längsten Länge zwischen a und b entspricht.

Manche Dinge wie:

df['c'] = df.apply(lambda x, len(df['a']) if len(df['a']) > len(df['b']) or len(df['b'])) 

Ein Ansatz:

df = pd.DataFrame({'a':['dfg','f','fff','fgrf','fghj'], 'b' : ['sd','dfg','edr','df','fghjky']}) 

df['c'] = df.apply(lambda x: max([len(x) for x in [df['a'], df['b']]])) 
print df 
     a  b c 
0 dfg  sd NaN 
1  f  dfg NaN 
2 fff  edr NaN 
3 fgrf  df NaN 
4 fghj fghjky NaN 

Answer 1

Sie Funktion map und wählen Sie durch Funktion np.wheremore info

print df 
#  a  b 
#0 aaa rrrr 
#1 bb  k 
#2 ccc  e 
#condition if condition is True then len column a else column b 
df['c'] = np.where(df['a'].map(len) > df['b'].map(len), df['a'].map(len), df['b'].map(len)) 
print df 
#  a  b c 
#0 aaa rrrr 4 
#1 bb  k 2 
#2 ccc  e 3 

Nächste Lösung ist mit Funktion können apply mit Parameter axis=1 ter:

axis = 1 or ‘columns’: apply function to each row

df['c'] = df.apply(lambda x: max(len(x['a']), len(x['b'])), axis=1)