如何将函数应用于熊猫中每一行的对象属性

debugcn 发表于 Dev

Briennakh

我在熊猫中有一张桌子，其中每一行都是具有属性的对象。每个对象看起来像

{'type': 'Feature',
 'properties': {'GEO_ID': '0400000US23',
  'STATE': '23',
  'NAME': 'Maine',
  'LSAD': '',
  'CENSUSAREA': 30842.923}}

我想遍历每一行，TERPS并向properties字典添加另一个属性，以使它看起来像

{'type': 'Feature',
 'properties': {'GEO_ID': '0400000US23',
  'STATE': '23',
  'NAME': 'Maine',
  'LSAD': '',
  'CENSUSAREA': 30842.923,
  'TERPS': 82}}                   <----- new attribute

该TERPS属性的值应来自另一个字典counts，看起来像

California              1161
New York                 601
Florida                  588
Minnesota                533
Maryland                 463
Washington               438
Texas                    363
Pennsylvania             356
Ohio                     348

我可以这样做一排：

df.iloc[0]['properties']['TERPS'] = counts[df.iloc[0]['properties']['NAME']]

但是，如何对所有行执行此操作？这将获得每一行的值，但是我正在努力分配它。

df.apply(lambda x : counts[x['properties']['NAME']], axis=1)

简单

您不能=在中使用，lambda但可以在与一起使用的函数中执行此操作apply()。

def change(x):
    x['properties']['TERPS'] = counts[x['properties']['NAME']]

df.apply(change)

最小的工作实例

import pandas as pd

counts = {'Maine': 83}

data = {'A': [{'type': 'Feature',
  'properties': {'GEO_ID': '0400000US23',
  'STATE': '23',
  'NAME': 'Maine',
  'LSAD': '',
  'CENSUSAREA': 30842.923}}]}

df = pd.DataFrame(data)

def change(x):
    x['properties']['TERPS'] = counts[x['properties']['NAME']]

df['A'].apply(change)

print(df['A'].iloc[0]['properties'])

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