如何從 Pandas 中的函數有效率地建立多個新列？
發佈於2024-11-07
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使用Pandas 從函數建立多個新列
在Pandas 中，您可能會遇到需要根據應用於某個函數的自訂函數建立多個新列的情況現有專欄。該任務可能看起來很簡單，但由於函數的預期返回類型，可能會出現意想不到的挑戰。
原始方法：指派給索引範圍
最初，您可能會嘗試指派使用df.ix[: ,10:16] = df.textcol.map(extract_text_features) 語法直接連接到DataFrame 中一系列索引的函數。然而，由於函數的傳回類型不相容，這種方法通常會導致錯誤。
Iterable Solution
一個潛在的解決方案是使用 df.iterrows( 迭代 DataFrame 的每一行) ）。此方法允許您將函數單獨應用於每一行並將結果捕獲為元組。然而，這種方法可能比其他選項慢得多。
使用 zip()
更有效率、更靈活的方法是結合使用 zip() 函數和 map() 來建立新的專欄。 zip() 函數將函數的輸出組合成一個元組，然後可以將其解壓縮到各個列中。例如，以下程式碼示範如何使用zip() 方法建立六個新欄位：
df['p1'], df['p2'], df['p3'], df['p4'], df['p5'], df['p6'] = zip(*df['num'].map(powers))
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