Tôi đang cố gắng truy cập chỉ mục của một hàng trong một hàm được áp dụng trên toàn bộ DataFrametrong Pandas. Tôi có một cái gì đó như thế này:

df = pandas.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'])
>>> df
   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6

và tôi sẽ xác định một hàm truy cập các phần tử có một hàng nhất định

def rowFunc(row):
    return row['a'] + row['b'] * row['c']

Tôi có thể áp dụng nó như vậy:

df['d'] = df.apply(rowFunc, axis=1)
>>> df
   a  b  c   d
0  1  2  3   7
1  4  5  6  34

Tuyệt vời! Bây giờ nếu tôi muốn kết hợp chỉ mục vào hàm của mình thì sao? Chỉ mục của bất kỳ hàng nhất định nào trong hàng này DataFrametrước khi thêm dsẽ là Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object'), nhưng tôi muốn 0 và 1. Vì vậy, tôi không thể truy cập row.index.

Tôi biết tôi có thể tạo một cột tạm thời trong bảng nơi tôi lưu chỉ mục, nhưng tôi đang tự hỏi liệu nó có được lưu trữ trong đối tượng hàng ở đâu đó hay không.

Để truy cập chỉ mục trong trường hợp này, bạn truy cập namethuộc tính:

In [182]:

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'])
def rowFunc(row):
    return row['a'] + row['b'] * row['c']

def rowIndex(row):
    return row.name
df['d'] = df.apply(rowFunc, axis=1)
df['rowIndex'] = df.apply(rowIndex, axis=1)
df
Out[182]:
   a  b  c   d  rowIndex
0  1  2  3   7         0
1  4  5  6  34         1

Lưu ý rằng nếu đây thực sự là những gì bạn đang cố gắng thực hiện thì những điều sau sẽ hoạt động và nhanh hơn nhiều:

In [198]:

df['d'] = df['a'] + df['b'] * df['c']
df
Out[198]:
   a  b  c   d
0  1  2  3   7
1  4  5  6  34

In [199]:

%timeit df['a'] + df['b'] * df['c']
%timeit df.apply(rowIndex, axis=1)
10000 loops, best of 3: 163 µs per loop
1000 loops, best of 3: 286 µs per loop

BIÊN TẬP

Nhìn lại câu hỏi này hơn 3 năm sau, bạn chỉ có thể làm:

In[15]:
df['d'],df['rowIndex'] = df['a'] + df['b'] * df['c'], df.index
df

Out[15]: 
   a  b  c   d  rowIndex
0  1  2  3   7         0
1  4  5  6  34         1

nhưng giả sử nó không phải là tầm thường như thế này, bất kể bạn rowFuncđang thực sự làm gì, bạn nên sử dụng các hàm vectorised, và sau đó sử dụng chúng với chỉ mục df:

In[16]:
df['newCol'] = df['a'] + df['b'] + df['c'] + df.index
df

Out[16]: 
   a  b  c   d  rowIndex  newCol
0  1  2  3   7         0       6
1  4  5  6  34         1      16

Hoặc:

1. với row.namebên trong apply(..., axis=1)cuộc gọi:

df = pandas.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'], index=['x','y'])

   a  b  c
x  1  2  3
y  4  5  6

df.apply(lambda row: row.name, axis=1)

x    x
y    y

2. với iterrows()(chậm hơn)

DataFrame.iterrows () cho phép bạn lặp qua các hàng và truy cập chỉ mục của chúng:

for idx, row in df.iterrows():
    ...

Để trả lời câu hỏi ban đầu: có, bạn có thể truy cập giá trị chỉ mục của một hàng trong apply(). Nó có sẵn bên dưới khóa namevà yêu cầu bạn chỉ định axis=1(vì lambda xử lý các cột của một hàng chứ không phải các hàng của một cột).

Ví dụ làm việc (gấu trúc 0.23.4):

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'])
>>> df.set_index('a', inplace=True)
>>> df
   b  c
a      
1  2  3
4  5  6
>>> df['index_x10'] = df.apply(lambda row: 10*row.name, axis=1)
>>> df
   b  c  index_x10
a                 
1  2  3         10
4  5  6         40