如果apply方法失败，如何在DataFrame中保存计算值？

Question

我有一个将值写入excel文件的方法。但是，需要完成数据帧，并且应用值不能失败才能写入。由于我正在处理数千行，如果apply崩溃，我希望它写入输出excel，并保存我所取得的任何进展。如果我想中途停止脚本或意外发生错误，这将非常有帮助

下面是一些伪代码：

df = pd.read_excel('input.xlsx')

df["numberSquared"] = df.apply(
    lambda x: squared(x["number"]), axis=1) 

df.to_excel('output.xlsx')

Answer 1

您可以使用try/except并将数据框导出到catch part中的excel文件中。因此，如果应用中出现一些错误，您可以确保在错误发生后将数据框导出到excel文件

def squared(x):
    try:
      # some thing that might have errors      
    except:
      # do some thing diffrent to this special case
                  

重要提示：

这是可行的，但在代码不脆弱的情况下 正如您提到的“如果意外发生错误，”，我假设您的代码中没有try/except使其成为预期错误。 因此，在这种情况下，唯一的方法似乎是在对每一行应用任何更改之前将数据框导出到excel文件，但这并不高效（也可以在对例如200或300行应用更改后将其导出，但同样不是很聪明） 因此，我的建议是让你的错误在预期中发生，并使用适当的try/except，以避免崩溃发生在你身上

Answer 2

您可以尝试在lambda函数中使用try/except，下面是我编写的一些代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = {"number":[1,2,3,'4',5]})

def squared(i):
    try:
        x = i*i
    except:
        x = i
    return x

df["numberSquared"] = df.apply(
    lambda x: squared(x["number"]), axis=1) 

df.head()

下面是在我的环境中执行的代码的图片：