Áp dụng hàm với nhiều đối số để tạo cột gấu trúc mới

Tôi muốn tạo một cột mới trong pandaskhung dữ liệu bằng cách áp dụng một hàm cho hai cột hiện có. Theo câu trả lời này, tôi đã có thể tạo một cột mới khi tôi chỉ cần một cột làm đối số:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})

def fx(x):
    return x * x

print(df)
df['newcolumn'] = df.A.apply(fx)
print(df)

Tuy nhiên, tôi không thể tìm ra cách làm điều tương tự khi hàm yêu cầu nhiều đối số. Ví dụ: làm cách nào để tạo cột mới bằng cách chuyển cột A và cột B sang hàm bên dưới?

def fxy(x, y):
    return x * y

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng chức năng cơ bản numpy:

>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
>>> df['new_column'] = np.multiply(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

hoặc vector hóa hàm tùy ý trong trường hợp chung:

>>> def fx(x, y):
...     return x*y
...
>>> df['new_column'] = np.vectorize(fx)(df['A'], df['B'])
>>> df
    A   B  new_column
0  10  20         200
1  20  30         600
2  30  10         300

Bạn có thể đi với ví dụ @greenAfrican, nếu bạn có thể viết lại chức năng của mình. Nhưng nếu bạn không muốn viết lại chức năng của mình, bạn có thể gói nó thành chức năng ẩn danh bên trong ứng dụng, như thế này:

>>> def fxy(x, y):
...     return x * y

>>> df['newcolumn'] = df.apply(lambda x: fxy(x['A'], x['B']), axis=1)
>>> df
    A   B  newcolumn
0  10  20        200
1  20  30        600
2  30  10        300

Điều này giải quyết vấn đề:

df['newcolumn'] = df.A * df.B

Bạn cũng có thể làm:

def fab(row):
  return row['A'] * row['B']

df['newcolumn'] = df.apply(fab, axis=1)

Nếu bạn cần tạo nhiều cột cùng một lúc :

1. Tạo khung dữ liệu:

   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})

2. Tạo chức năng:

   def fab(row):                                                  
       return row['A'] * row['B'], row['A'] + row['B']

3. Chỉ định các cột mới:

   df['newcolumn'], df['newcolumn2'] = zip(*df.apply(fab, axis=1))

Thêm một cú pháp kiểu dict:

df["new_column"] = df.apply(lambda x: x["A"] * x["B"], axis = 1)

hoặc là,

df["new_column"] = df["A"] * df["B"]