Python:在apply中使用行号

Question

我只是从熊猫开始，我遇到了以下问题： 我想用中的行号数据框应用（）以便计算（1+0.05）^（行号），例如： （1+0.05）^0在第一行，（1+0.05）^1在第二行，（1+0.05）^2在第三行等等。。。。你知道吗

我尝试了以下操作，但get AttributeError:“int”对象没有属性“name”

import pandas as pd

considered_period_years = 60
start_year = 2019
TDE = 0.02
year = list(range(start_year,start_year+considered_period_years))

df = pd.DataFrame(year, columns = ['Year'])
df.insert(0, 'Year Number', range(0,60), allow_duplicates = False)
df.insert(2, 'Investition', 0, allow_duplicates = False)

df['Investition2'] = df['Investition'].apply(lambda x: x*(1+TDE)**x.name)

有什么想法吗？你知道吗

敬约翰

Answer 1

欢迎来到熊猫。熟悉矢量化函数。矢量化函数背后的基本思想是，在没有显式循环的情况下，将操作应用于数组中的每个元素。例如：

x + 1

意思是“将1添加到x中的元素”。你知道吗

类似地：

x * y

意思是“成对地将x中的每个元素乘以y中的每个元素”。你知道吗

实际上，矢量化函数是使用高度优化的C循环实现的，因此它们既快速又方便。你知道吗

就你而言：

df['Investition2'] = (1+TDE)**df.index

Answer 2

• 您可以创建一个自定义函数（foo在我们的例子中）来访问row.name，因为您使用的是df['Investitions2']，它会给您一个序列。和apply序列将遍历其值。你知道吗

import pandas as pd

considered_period_years = 60
start_year = 2019
TDE = 0.02
year = list(range(start_year,start_year+considered_period_years))

df = pd.DataFrame(year, columns = ['Year'])
df.insert(0, 'Year Number', range(0,60), allow_duplicates = False)
df.insert(2, 'Investition', 0, allow_duplicates = False)

def foo(row):
    return row['Investition']*(1+TDE)**row.name

df['Investition2'] = df.apply(lambda x: foo(x), axis=1)

• 另一种选择是使用itertuples或iterrows。你知道吗