将pandas列的值作为函数中的单独参数传递

biglybigs

我有一个csv文件,其中包含xy和z行以及不同名称的列。本质上,这些是每个名称的三维坐标。我已经将此csv作为数据框导入,如下所示:

 Coordinate       C1       C2       C3       C4       C5       N6
0          x  0.16620  0.20640  0.16240  0.08140  0.04370  0.08288
1          y  0.22340  0.34680  0.44090  0.41100  0.28550  0.18996
2          z  0.38187  0.42618  0.40091  0.33013  0.28793  0.31430

我想对(x,y,z)->(y,x,z)之类的坐标执行转换。我没有python的丰富经验,但是我发现我可以使用诸如

def trans(x,y,z):
     return (y,x,z)

我在以x,y和z的形式从各列获取值时遇到问题,以便我可以将它们传递给函数以实现所需的转换。我发现我可以通过使用将每个列转换为元组

tuple([tuple(co_df[col]) for col in co_df])

但是,这最终会给我一个元组。相反,我可以将其转换为元组列表,但是随后出现了将元组列表传递到函数中以转换坐标的问题。任何帮助表示赞赏!

lucy_datanalyst

我没有足够的声誉来发表评论,但是也许for循环会很有用

例如,要为每一列打印trans的输出,可以执行以下操作:

for column in list(co_df):
    a,b,c=co_df[column]
    print(trans(a,b,c))

这将打印:

('y', 'x', 'z')
(0.22340, 0.16620, 0.38187)
(0.34680, 0.20640, 0.42618)
(0.44090, 0.16240, 0.40091)
(0.41100, 0.08140, 0.33013)
(0.28550, 0.04370, 0.28793)
(0.18996, 0.08288, 0.31430)

价值观一旦转变,您打算如何处理?您是否需要将它们存储在对象中?

编辑再。您对功能有什么疑问a,b,c=co_df[column],请在单列级别进行思考,例如co_df["C1"] print(co_df["C1"])返回

0    0.16620
1    0.22340
2    0.38187

这样做a,b,c=co_df["C1"]会将a的每个值co_df["C1"]分别分配给a,b和c。

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