Indizierung Pandas-Serie mit übergeordneten Dataframe-Index

Question

Ich wollte eine Funktion über jede Zeile des Pandas-Datenrahmens ausführen und geben Sie ihren Wert in der abgeleiteten Spalte Punktzahl: Die Funktion unten ist ein Lambda zum Beispiel aber die Funktion sollte in der Lage sein zu indizieren von der Mutterdatenrahmen Spaltenbeschriftungen und Zugang Spaltennamen wie row [ ‚col1‘], aber eine Serie Objekt wird an die Lambda-Funktion übergeben, die die Spaltenbeschriftung Informationen verlieren:

zB:

def calculate(row): 
    cols=row.columns 
    loc=row['loc'] 
    h=row['h'] 
    isst=row['Ist'] 
    Hol=row['Hol'] 
    return loc+h+len(cols) 

a['score']=a.apply(lambda row:calculate(row),axis=1) 

gibt:

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

also wie kann ich auf eine benannte Serie wie ein benanntes Tupel in der Lambda-Funktion zugreifen?

Eine schnelle Hack zu tun wäre:

a['score']=a.apply(lambda row:calculate(makedict(row,row.index)),axis=1) 

wo makedict Funktion ein Wörterbuch für jede Zeile schaffen wird, so dass er in der Funktion von Spaltenbeschriftungen zugegriffen werden. Aber gibt es einen Pandas Weg?

Answer 1

fand schließlich die to_dict Funktion, die das hilft:

def calculate(row): 
    row=row.to_dict() 
    loc=row['loc'] 
    h=row['h'] 
    isst=row['Ist'] 
    Hol=row['Hol'] 
    return loc+h+len(row.keys()) 

a['score']=a.apply(calculate,axis=1) 

Answer 2

Warum nicht: Indizierung daher Spalte

a['score']=a.apply(lambda row:row['loc'] + row['h']+len(row.index),axis=1)