为什么这种情况下熊猫数据帧分配引发TypeError

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了为什么这种情况下熊猫数据帧分配引发TypeError 前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

环境:

Python 3.6.4
pandas 0.23.4

我的代码如下.

from math import sqrt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3],'y':[4,5,6]})

df = df.assign(d = lambda z: sqrt(z.x**2 + z.y**2))

最下面的一行引发TypeError,如下所示.

...
TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>

没有sqrt,它可以工作.

df = df.assign(d2 = lambda z: z.x**2 + z.y**2)
df
Out[6]:
   x  y  d2
0  1  4  17
1  2  5  29
2  3  6  45

并申请也有效.

df['d3'] = df.apply(lambda z: sqrt(z.x**2 + z.y**2),axis=1)
df
Out[8]:
   x  y  d2        d3
0  1  4  17  4.123106
1  2  5  29  5.385165
2  3  6  45  6.708204

第一个怎么了?

最佳答案
使用numpy.sqrt-它也适用于一维数组,而来自数学的sqrt仅适用于标量:

df = df.assign(d = lambda z: np.sqrt(z.x**2 + z.y**2))

另一个解决方案是使用**(1/2):

df = df.assign(d = lambda z: (z.x**2 + z.y**2)**(1/2))
print (df)
   x  y         d
0  1  4  4.123106
1  2  5  5.385165
2  3  6  6.708204

您的解决方案可以正常工作,因为轴= 1在应用中按标量进行工作,但是像提到的@jpp一样,应用不应被首选,因为它涉及Python级的逐行循环.

df.apply(lambda z: print(z.x),axis=1)
1
2
3

猜你在找的Python相关文章