pandasの関数の結果としてリストを取得する

Question

私はpandasにデータフレームを持っており、新しい列を生成するために各行の情報を使う関数を書いています。私は結果がリスト形式でになりたい：

 A B C 
     3 4 1 
     4 2 5 

    def Computation(row): 
      if row['B'] >= 3: 
       return [s for s in range(row['C'],50)] 
      else: 
       return [s for s in range(row['C']+2,50)] 

    df['D'] = df.apply(Computation, axis = 1) 

はしかし、私は次のエラーを取得しています：

「（9）の形状に形状（308）からの入力配列を放送することができませんでした」

この問題の解決方法を教えてください。

Answer 1

は、次にそれを行うには、少なくとも2つの方法がありますが

In [25]: df = pd.DataFrame({'A': [3, 4], 'B': [4, 2], 'C': [1, 5]}) 

で始まる言います。

あなたはC列に二回適用されますが、B列に切り替えることができます。

In [26]: np.where(df.B >= 3, df.C.apply(lambda c: [s for s in range(c, 50)]), df.C.apply(lambda c: [s for s in range(c + 2, 50)])) 
Out[26]: 
array([ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49], 
     [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]], dtype=object) 

それとも、行ごとB値に行全体およびスイッチに適用することができます。

In [27]: df.apply(lambda r: [s for s in range(r.C, 50)] if r.B >= 3 else [s for s in range(r.C + 2, 50)], axis=1) 
Out[27]: 
0 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14... 
1 [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, ... 

戻り値の型は異なりますが、いずれの場合もまだ書き込むことができます。

df['foo'] = <each one of the above options>