将函数应用于 pandas 数据框

我正在尝试对以下内容执行一些文本分析pandas dataframe，但我在流程上遇到了一些问题。或者，也许我只是不明白...... PS - 我是一个Python初学者。

数据框示例：

df = pd.DataFrame({'Document' : ['a','1','a', '6','7','N'], 'Type' : ['7', 'E', 'Y', '6', 'C', '9']})


     Document   Type
0    a          7
1    1          E
2    a          Y
3    6          6
4    7          C
5    N          9

我正在尝试构建一个流程，如果“文档”或“类型”是数字或不是数字，则执行某些操作。

这是一个简单的函数，用于返回“文档”是否为数字（经过编辑以显示我如何在该字段上尝试一些 if/then 流程）：

def fn(dfname):
    if dfname['Document'].apply(str.isdigit):
        dfname['Check'] = 'Y'
    else:
        dfname['Check'] = 'N'

Now, I apply它到数据框：

df.apply(fn(df), axis=0)

我得到这个错误：

TypeError: ("'NoneType' object is not callable", u'occurred at index Document')

从错误消息看来，我没有正确处理索引。谁能看到我哪里出错了？

最后 - 这可能与问题相关，也可能无关，但我真的很苦恼如何indexes工作于pandas。我认为我遇到的索引问题比任何其他问题都多。

你很接近了。

关于 apply 您必须意识到的一件事是您需要编写对标量值进行操作并返回您想要的结果的函数。考虑到这一点：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Document' : ['a','1','a', '6','7','N'], 'Type' : ['7', 'E', 'Y', '6', 'C', '9']})

def fn(val):
    if str(val).isdigit():
        return 'Y'
    else:
        return 'N'

df['check'] = df['Document'].apply(fn)

给我：

  Document Type check
0        a    7     N
1        1    E     Y
2        a    Y     N
3        6    6     Y
4        7    C     Y
5        N    9     N

Edit:

只是想澄清一下，当使用apply在一系列上，您应该编写接受标量值的函数。使用时apply然而，在 DataFrame 上，函数应该接受完整列（当axis=0-- 默认值）或整行（当axis=1).