Панди python: застосувати функцію з аргументами до ряду

Я хочу застосувати функцію з аргументами до ряду в пандах python:

x = my_series.apply(my_function, more_arguments_1)
y = my_series.apply(my_function, more_arguments_2)
...

Документація описує підтримку застосувати метод, але він не приймає ніяких аргументів. Чи є інший метод, який приймає аргументи? Як варіант, я пропускаю просте рішення?

Оновлення (жовтень 2017 р.): Зауважте, що оскільки це питання було спочатку задано, що панди apply()були оновлені для обробки позиційних та ключових аргументів, а посилання на документацію вище відображає це та показує, як включити будь-який тип аргументу.

Новіші версії панд зробити дозволяють передати додаткові параметри (див нової документації ). Тож тепер ви можете:

my_series.apply(your_function, args=(2,3,4), extra_kw=1)

Позиційні аргументи додаються після елемента ряду.

Для старшої версії панд:

Документація це чітко пояснює. Метод Apply приймає функцію python, яка повинна мати єдиний параметр. Якщо ви хочете передати більше параметрів, вам слід скористатися, functools.partialяк запропонував Джоел Корнетт у своєму коментарі.

Приклад:

>>> import functools
>>> import operator
>>> add_3 = functools.partial(operator.add,3)
>>> add_3(2)
5
>>> add_3(7)
10

Ви також можете передавати аргументи ключових слів, використовуючи partial.

Іншим способом було б створити лямбда:

my_series.apply((lambda x: your_func(a,b,c,d,...,x)))

Але я думаю, що використовувати partialкраще.

Кроки:

1. Створіть фрейм даних
2. Створіть функцію
3. Використовуйте іменовані аргументи функції в операторі application.

Приклад

x=pd.DataFrame([1,2,3,4])  

def add(i1, i2):  
    return i1+i2

x.apply(add,i2=9)

Результатом цього прикладу є те, що кожне число у кадрі даних буде додане до числа 9.

    0
0  10
1  11
2  12
3  13

Пояснення:

Функція "додати" має два параметри: i1, i2. Першим параметром буде значення у кадрі даних, а другий - все, що ми передаємо функції "застосувати". У цьому випадку ми передаємо "9" функції застосувати за допомогою аргументу ключового слова "i2".

Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)

args : tuple

x = my_series.apply(my_function, args = (arg1,))

Ви можете передавати будь-яку кількість аргументів функції, яка applyвикликає, або через неназвані аргументи, передані як кортеж до argsпараметра, або через інші аргументи ключових слів, внутрішньо захоплені як словник kwdsпараметром.

Наприклад, давайте побудуємо функцію, яка повертає значення True для значень від 3 до 6, а False - інакше.

s = pd.Series(np.random.randint(0,10, 10))
s

0    5
1    3
2    1
3    1
4    6
5    0
6    3
7    4
8    9
9    6
dtype: int64

s.apply(lambda x: x >= 3 and x <= 6)

0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
5    False
6     True
7     True
8    False
9     True
dtype: bool

Ця анонімна функція не дуже гнучка. Давайте створимо нормальну функцію з двома аргументами для управління значеннями min та max, які ми хочемо в нашій серії.

def between(x, low, high):
    return x >= low and x =< high

Ми можемо повторити вихід першої функції, передавши неназвані аргументи на args:

s.apply(between, args=(3,6))

Або ми можемо використовувати названі аргументи

s.apply(between, low=3, high=6)

Або навіть поєднання обох

s.apply(between, args=(3,), high=6)