複数の引数を指定して新しいパンダデータフレームを作成する関数を適用する

Question

df = pd.DataFrame(columns = ['Date','Data']) 
# input some random data into df 

test_log = pd.DataFrame(columns = ['Date','Data']) 

def test_func(date, data): 
    if data > 2: 
     data = data * 2 
     d = {'Date':date, 'data':data} 
     return d 


df.apply(lambda x: test_func(x['Date'],x['Data']), axis=1) 

まず、これは一連の辞書dを返しません。 applyで使用されている関数（test_func）が単一の値を返すと、applyメソッドから系列が返されますが、関数 'test_func'から辞書を返すと、df.applyメソッドはdfの値を戻り値に置き換えます。

私はそれが値を持つtest_logがdがtest_func

EDITによって辞書返され

test_log = test_log.append(d, ignore_index=True)

すなわち追加test_func返す何か、その後、df内のすべての行にtest_funcを実行したい：

を

次の場合、DataFrameを返します。

def test_func(date, data): 
    if data > 2: 
     data = data * 2 
     d = {'Date':date, 'data':data} 
     return pd.Series(d) 

Answer 1

あなたはapplyせずに同じことを達成することができます

>>> import pandas as pd 
>>> import numpy as np 
>>> df = pd.DataFrame() 
>>> df['Date'] = pd.date_range('01/01/2010', periods=5) 
>>> df['Data'] = np.arange(0,5,1) 
>>> df 
     Date Data 
0 2010-01-01  0 
1 2010-01-02  1 
2 2010-01-03  2 
3 2010-01-04  3 
4 2010-01-05  4 

>>> test_log = df.loc[df.Data > 2] 
>>> test_log.Data = test_log.Data * 2 
>>> test_log 
     Date Data 
3 2010-01-04  6 
4 2010-01-05  8