팬더 적용 함수에서 행의 인덱스 가져 오기

팬더 적용 함수에서 행의 인덱스 가져 오기

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DataFramePandas 전체 에 적용된 함수의 행 인덱스에 액세스하려고합니다 . 다음과 같은 것이 있습니다.

df = pandas.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'])
>>> df
   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6

주어진 행으로 요소에 액세스하는 함수를 정의하겠습니다.

def rowFunc(row):
    return row['a'] + row['b'] * row['c']

다음과 같이 적용 할 수 있습니다.

df['d'] = df.apply(rowFunc, axis=1)
>>> df
   a  b  c   d
0  1  2  3   7
1  4  5  6  34

대박! 이제 인덱스를 함수에 통합하려면 어떻게해야합니까? 이에 주어진 행의 인덱스를 DataFrame추가하기 전에이 d될 것입니다 Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object'),하지만 난 0과 1 내가 할 수있는 그래서 그냥 액세스하려는 row.index.

인덱스를 저장하는 테이블에 임시 열을 만들 수 있다는 것을 알고 있지만 행 개체에 어딘가에 저장되어 있는지 궁금합니다.

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이 경우 색인에 액세스하려면 name속성에 액세스 합니다.

In [182]:

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'])
def rowFunc(row):
    return row['a'] + row['b'] * row['c']

def rowIndex(row):
    return row.name
df['d'] = df.apply(rowFunc, axis=1)
df['rowIndex'] = df.apply(rowIndex, axis=1)
df
Out[182]:
   a  b  c   d  rowIndex
0  1  2  3   7         0
1  4  5  6  34         1

이것이 실제로 수행하려는 작업이라면 다음이 작동하고 훨씬 빠릅니다.

In [198]:

df['d'] = df['a'] + df['b'] * df['c']
df
Out[198]:
   a  b  c   d
0  1  2  3   7
1  4  5  6  34

In [199]:

%timeit df['a'] + df['b'] * df['c']
%timeit df.apply(rowIndex, axis=1)
10000 loops, best of 3: 163 µs per loop
1000 loops, best of 3: 286 µs per loop

편집하다

Looking at this question 3+ years later, you could just do:

In[15]:
df['d'],df['rowIndex'] = df['a'] + df['b'] * df['c'], df.index
df

Out[15]: 
   a  b  c   d  rowIndex
0  1  2  3   7         0
1  4  5  6  34         1

but assuming it isn't as trivial as this, whatever your rowFunc is really doing, you should look to use the vectorised functions, and then use them against the df index:

In[16]:
df['newCol'] = df['a'] + df['b'] + df['c'] + df.index
df

Out[16]: 
   a  b  c   d  rowIndex  newCol
0  1  2  3   7         0       6
1  4  5  6  34         1      16

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apply() isn't the droid you're looking for.

DataFrame.iterrows() allows you to iterate over rows, and access their name:

for name, row in df.iterrows():
    ...

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To answer the original question: yes, you can access the index value of a row in apply(). It is available under the key name and requires that you specify axis=1 (because the lambda processes the columns of a row and not the rows of a column).

Working example (pandas 0.23.4):

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'])
>>> df.set_index('a', inplace=True)
>>> df
   b  c
a      
1  2  3
4  5  6
>>> df['index_x10'] = df.apply(lambda row: 10*row.name, axis=1)
>>> df
   b  c  index_x10
a                 
1  2  3         10
4  5  6         40

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/26658240/getting-the-index-of-a-row-in-a-pandas-apply-function