在python中将过程应用于数据帧中的某些行

Question

我有一个数据帧。我想对所选行应用一个函数。最终的想法是根据一些并行化方案选择行

假设a有一个名为“dfr”的数据帧。我还将函数定义为：

def test(xx):
    
    print(xx)
    
    return

我想对数据帧的每一行应用测试，例如，我可以使用：

dfr.apply(test, axis=1)

但是，如何对第5行和第15行之间的所有行执行此操作

我试过“lambda”，但似乎不起作用

谢谢你的帮助

Answer 1

IIUC：

dfr.iloc[5:15].apply(test, axis = 1)

^{}允许您根据行（和列）的位置选择行（和列）

Answer 2

您可以为数据帧创建只有特定行的筛选副本，然后在该筛选副本上运行apply或lambda。然后在原始索引上合并以获得输出。您需要决定如何处理行的空值，您没有做任何事情来覆盖原始列吗？请注意，apply和lambda的速度很慢，所以如果您可以避免它，您会过得更好。过滤df可以减少lambda需要做的工作量

def test(xx):
    return xx + 1

df = pd.DataFrame({'values':[i for i in range(20)]})

df_filtered = df.iloc[6:15, :]  
# For slicing rows explicitly, from 6 up to but not including 15

df_filtered = df_filtered.apply(test, axis=1)

df_filtered = df_filtered.rename(columns={'values':'new_values'})
df = df.join(df_filtered)       # joins on original index