python pandas - 'Series'对象没有属性

我需要使用lambda函数来逐行计算。例如，使用“MYFUNC”创建一些数据帧python pandas - 'Series'对象没有属性

import pandas as pd 
import numpy as np 

def myfunc(x, y): 
    return x + y 

colNames = ['A', 'B'] 
data = np.array([np.arange(10)]*2).T 

df = pd.DataFrame(data, index=[range(0, 10)], columns=colNames)

这确实工作

df['D'] = (df.apply(lambda x: myfunc(x.A, x.B), axis=1))

但第二种情况下不能正常工作！

df['D'] = (df.apply(lambda x: myfunc(x.colNames[0], x.colNames[1]), axis=1))

给错误

AttributeError: ("'Series' object has no attribute 'colNames'", u'occurred at index 0')

我真的需要使用第二种情况（使用访问列表中colNames），它给出了一个错误，就如何做到这一点任何线索？

感谢

来源

2016-11-09 Runner Bean

只需使用括号：'X [colNames [0]'（有哪些讨论点符号和括号之间的差异问题，我想这可以被标记为。一个重复的，如果任何人都可以找到链接）。 – ayhan

谢谢，它的作品！写这个答案，并接受它！ –

严格来说，如果您想从'x'本身获取列名，请使用'x [x.index [0]]'。 –

当您使用df.apply()，你的数据帧中的每一行都会被传递给你的lambda函数作为熊猫系列。该框架的列将成为该系列的索引，您可以使用series[label]访问值。

所以这应该工作：

df['D'] = (df.apply(lambda x: myfunc(x[colNames[0]], x[colNames[1]]), axis=1))

来源

2016-11-09 12:07:53 foglerit

而'x.colNames [0]'不起作用的原因是点语法的用法非常有限。它通常用于访问属性，熊猫提供它访问列，但该属性本身不能是变量。 – ayhan

python pandas - 'Series'对象没有属性

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