Yeni bir panda sütunu oluşturmak için işlevi birden çok bağımsız değişkenle uygulama

pandasVarolan iki sütuna bir işlev uygulayarak veri çerçevesinde yeni bir sütun oluşturmak istiyorum . Bu cevabın ardından, yalnızca bir sütuna bağımsız değişken olarak ihtiyaç duyduğumda yeni bir sütun oluşturabildim:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})

def fx(x):
    return x * x

print(df)
df['newcolumn'] = df.A.apply(fx)
print(df)

Ancak, işlev birden çok bağımsız değişken gerektirdiğinde aynı şeyi nasıl yapacağımı anlayamıyorum. Örneğin, aşağıdaki işleve A ve B sütunlarını ileterek nasıl yeni bir sütun oluşturabilirim?

def fxy(x, y):
    return x * y

Alternatif olarak, altta yatan numpy işlevini kullanabilirsiniz:

>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
>>> df['new_column'] = np.multiply(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

veya keyfi bir işlevi genel olarak vektörize edin:

>>> def fx(x, y):
...     return x*y
...
>>> df['new_column'] = np.vectorize(fx)(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

İşlevinizi yeniden yazmanız mümkünse @greenAfrican örneğiyle gidebilirsiniz. Ancak, işlevinizi yeniden yazmak istemiyorsanız, uygula içindeki anonim işleve sarın, örneğin:

>>> def fxy(x, y):
...     return x * y

>>> df['newcolumn'] = df.apply(lambda x: fxy(x['A'], x['B']), axis=1)
>>> df
    A   B  newcolumn
0  10  20        200
1  20  30        600
2  30  10        300

Bu sorunu çözer:

df['newcolumn'] = df.A * df.B

Ayrıca şunları da yapabilirsiniz:

def fab(row):
  return row['A'] * row['B']

df['newcolumn'] = df.apply(fab, axis=1)

Aynı anda birden fazla sütun oluşturmanız gerekirse :

1. Veri çerçevesi oluşturun:

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})

2. İşlevi oluşturun:

   def fab(row):                                                  
       return row['A'] * row['B'], row['A'] + row['B']

3. Yeni sütunları atayın:

   df['newcolumn'], df['newcolumn2'] = zip(*df.apply(fab, axis=1))

Bir dikte tarzı temiz sözdizimi:

df["new_column"] = df.apply(lambda x: x["A"] * x["B"], axis = 1)

veya,

df["new_column"] = df["A"] * df["B"]