如何使用lambda在计算函数中输入不断变化的列数，并在panda的数据帧中应用？

Question

我每个月都有一个新的datasat，其中有许多可以更改的列

我想在dataframe中创建一个新列，其函数如下：

def calcul(**kwargs):

    [...]

    return result

我会这样创建我的专栏：

df['result'] = df.apply(lambda x: calcul(x['A1'], x['A2'], x['B1']), axis =  1)

但我也可以有这个案子：

df['result'] = df.apply(lambda x: calcul(x['A1'], x['A2'], x['A3'], x['B1', x['B2']), axis =  1)

我尝试根据数据创建一个参数列表，并使用sys.stdout.write（）输入该列表，但它不起作用

liste = ["x[\'A1\']", "x[\'A2\']", "x[\'B1\']"]

df['result'] = df.apply(lambda x: calcul(sys.stdout.write(", ".join(liste))), axis =  1)

Answer 1

IIUC您可以替换：

df['result'] = df.apply(lambda x: calcul(x['A1'], x['A2'], x['B1']), axis =  1)

与：

cols = ['A1', 'A2', 'B1']
df['result'] = df.apply(lambda x: calcul(*[x[c] for c in cols]), axis=1)

其中cols是更改的列列表

*解压列表，因此它相当于原始行