DataFramePandas'ta bir bütün için uygulanan bir işlevdeki bir satırın dizinine erişmeye çalışıyorum . Bende böyle bir şey var:

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

ve belirli bir satırdaki öğelere erişen bir işlev tanımlayacağım

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

Bunu şu şekilde uygulayabilirim:

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

Müthiş! Şimdi dizini işlevime dahil etmek istersem ne olur? Eklemeden DataFrameönce verilen herhangi bir satırın dizini dolacaktır Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object'), ancak ben 0 ve 1'i istiyorum. Bu yüzden sadece erişemiyorum row.index.

Dizini sakladığım tabloda geçici bir sütun oluşturabileceğimi biliyorum, ancak bunun satır nesnesinde bir yerde depolanıp depolanmadığını merak ediyorum.

Bu durumda dizine erişmek için nameözniteliğe erişirsiniz :

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

Gerçekten yapmaya çalıştığınız şey buysa, aşağıdakilerin işe yaradığını ve çok daha hızlı olduğunu unutmayın:

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

DÜZENLE

Bu soruya 3+ yıl sonra baktığınızda, şunları yapabilirsiniz:

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

ama bunun bu kadar önemsiz olmadığını varsayarsak rowFunc, gerçekte ne yapıyor olursanız olun, vektörleştirilmiş fonksiyonları kullanmaya ve sonra bunları df indeksine karşı kullanmalısınız:

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

Ya:

1. görüşmenin row.nameiçinde apply(..., axis=1):

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

   a  b  c
x  1  2  3
y  4  5  6

df.apply(lambda row: row.name, axis=1)

x    x
y    y

2. ile iterrows()(daha yavaş)

DataFrame.iterrows () , satırları yinelemenize ve dizinlerine erişmenize olanak tanır:

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

Orijinal soruyu cevaplamak için: evet, içindeki bir satırın dizin değerine erişebilirsiniz apply(). Anahtar altında bulunur nameve belirtmenizi gerektirir axis=1(çünkü lambda bir sütunun satırlarını değil, bir satırın sütunlarını işler).

Çalışma örneği (pandalar 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